GPT-6 アストラ、ソル、ルナ: 証拠に基づいたモデル ガイド
現在の OpenAI GPT-6 モデルを、最新の API 価格、コンテキスト制限、独立したベンチマーク結果と比較します。 B2B チーム向けの実践的な選考ガイド。
研究概要 · 出典が含まれています研究とフィールドノート
より良い質問。より信頼性の高い AI。
AI 製品を構築するチームのためのガイド。モデルを選択し、その答えをテストし、コストを確認する方法を学びます。各ガイドは情報源にリンクしており、情報源から何がわかるかを説明しています。
42ブリーフィング
アクロス 7 トピックス
アクロス 7 トピックス
開始点を選択してください
何を決める必要がありますか?
- 製品を計画していますか? チャットボット、ワークフロー、エージェントを比較します。
- ドキュメントを操作していますか? RAG または微調整をいつ使用するかを学びます。
- コストを削減しますか? どのようなプロンプト キャッシュが保存されるかを確認します。
- AI 製品を保護しますか? LLM セキュリティとボットの悪用に対するテストを計画します。
- ユーザーをサポートしていますか? いつ誰かが引き継ぐべきかを計画します。
ここから始める / 評価設計
LLM 評価フレームワークの選択: 4 つのオプションと試用プラン
DeepEval、Giskard、Ragas、および Promptfoo を評価タスクごとに比較し、共有フィクスチャを使用してスコアリング、エクスポート、データ処理、および再現性をチェックします。
ブリーフィングを読む再現可能な品質バー
01 / 決定を定義する
02 / ベースラインを測定する
03 / 障害を調査する
04 / 次の変更をテストする
より良いスコアはより良い決定につながるはずです。
図書館
次の質問を見つけてください。
42 記事
モデル説明会 / 5 記事
現行モデルの内部。
OpenAI、Claude、Meta、Kimi、Gemini についてお読みください。価格、テスト結果、次に試すべきことを確認してください。各ガイドには日付が付いています。結果が変わる可能性があります。
Claude Opus 5.5: 価格設定、指標、およびテスト対象
Claude Opus 5.5 を日付の価格設定と独立した計画基準でレビューします。コーディングの品質、レビュー担当者の労力、アプリケーションの権限をテストする方法を学びます。
研究概要 · 出典が含まれていますMeta Muse Spark 1.3: メトリクス、価格設定、およびデータ使用層
Meta Muse Spark 1.3 を日付の数学ベンチマーク、API 価格、コンテキストの制限、音声に関する警告、Standard レベルと Contributor レベルの違いとともにレビューします。
研究概要 · 出典が含まれていますキミ K3: ベンチマークの証拠と実践的な評価計画
独立した科学および数学のメトリクス、API 価格、およびコンテキスト制限を使用して Kim K3 を調べます。モデルとエージェントを混同せずに長いタスクを評価する方法を学びます。
研究概要 · 出典が含まれていますGemini 3.8 フラッシュ: メトリクス、価格設定、移行チェック
古い科学と数学の結果、コンテキスト制限、お試し価格、実際的な移行とマルチモーダル チェックを使用して Gemini 3.8 Flash を評価します。
研究概要 · 出典が含まれています一般的な AI / 10 記事
AI の決定について説明します。
役立つタスクを選択してください。コストを理解してください。顧客データを保護します。これら 10 のガイドは、何を構築するか、またそれが機能することを確認する方法を決定するのに役立ちます。
初めての B2B AI ユースケースを選択する方法
測定可能な価値、利用可能な証拠、管理可能な障害コストを備えた AI ユースケースを選択してください。 B2B 製品チーム向けの実用的なスコアカード。
研究概要 · 出典が含まれていますチャットボット、ワークフロー、または AI エージェント:どれを構築する必要がありますか?
チャットボット、固定 AI ワークフロー、エージェントを、タスクの完了、ツールの使用、待ち時間、回復ごとに比較します。製品に適切な自律性レベルを選択してください。
研究概要 · 出典が含まれていますRAG と微調整: まず問題を診断します
取得、プロンプト、または微調整が AI の障害に対処するタイミングを理解します。証拠へのアクセス、動作の一貫性、更新コスト、評価指標を比較します。
研究概要 · 出典が含まれています実際の展開後も生き残る AI パイロットの成功指標
受け入れられた結果、正味処理時間、繰り返し使用、および運用コストを伴う AI パイロットを測定します。デモの精度だけでは展開を正当化できない理由を学びましょう。
研究概要 · 出典が含まれていますトークンとコンテキスト ウィンドウ: チームのための実践的なガイド
トークン、コンテキスト制限、出力予算、会話履歴が AI のコストと信頼性にどのように影響するかを学びます。長い文書タスクの測定計画が含まれています。
研究概要 · 出典が含まれていますプロンプト キャッシュ: ヒット率だけでなく、節約量を測定します
プロンプト キャッシュ、キャッシュ読み取りメトリクス、および承認された回答ごとのコストを理解します。キャッシュされた入力とキャッシュされた応答を混同することなく、実際の節約をテストする方法を学びます。
研究概要 · 出典が含まれていますモデル ルーティング: 品質の損失を隠すことなく AI コストを削減
ルートの精度、エスカレーション、タスクの品質、および完全なコスト計算を備えたモデル ルーティング実験を設計します。小規模なモデル パスがいつその場所を獲得するかを学びましょう。
研究概要 · 出典が含まれていますAI 製品における人間の引き継ぎ: ラスト マイルの設計と測定
コンテキストを保持し、次のアクションを明確にする AI ハンドオフを構築します。変更だけでなく、エスカレーションのリコール、レビューの労力、解決策を測定します。
研究概要 · 出典が含まれていますAI SaaS はあなたのデータを使用しますか?証拠が必要な質問
AI SaaS データ フロー、トレーニング用の設定、保存、アクセス、削除を検査します。製品チーム向けのカバレッジ指標を含む実用的な証拠チェックリスト。
研究概要 · 出典が含まれていますAI 製品の構築または購入: 証拠優先のチェックリスト
AI ソフトウェアの構築と購入を、タスクの品質、統合の労力、データ管理、総コスト、および終了の準備状況と比較します。実用的なスコアカードが含まれています。
研究概要 · 出典が含まれています研究方法 / 27 記事
再現可能な品質バーを構築します。
AI の回答、ドキュメント検索、エージェントをテストする方法を学びます。明確な品質基準を設定します。変更をリリースする前に、人によるレビューを使用して結果を確認してください。
LLM 評価フレームワークの選択: 4 つのオプションと試用プラン
DeepEval、Giskard、Ragas、および Promptfoo を評価タスクごとに比較し、共有フィクスチャを使用してスコアリング、エクスポート、データ処理、および再現性をチェックします。
研究概要 · 出典が含まれていますリリース前に LLM アプリケーションを評価する方法
LLM アプリケーションの実践的な評価計画: 成功を定義し、代表的なデータセットを構築し、グレーダーを選択し、リリース前に失敗を調査します。
研究概要 · 出典が含まれていますLLM 評価にはサンプルがいくつ必要ですか?
テスト ケースの普遍的な最小数に依存するのではなく、カバレッジ、不確実性、および問題となっている決定に基づいて評価サンプルを選択します。
研究概要 · 出典が含まれています実際の作業を反映する LLM 評価データセットを構築する
タスクの対象範囲、来歴、保持されている例、および明示的に予想される動作を含む評価データセットを設計します。合成カバレッジを実際のトラフィックから分離します。
研究概要 · 出典が含まれていますベンチマークの汚染: 民間のテスト セットでは不十分な理由
トレーニングのリーク、繰り返しのチューニング、および評価時のエクスポージャを理解します。信頼できる LLM 比較のための実用的な開示記録を構築します。
研究概要 · 出典が含まれています修正につながる AI 障害分類を構築する
観察可能な症状と原因仮説によって AI の障害を分類し、評価結果を焦点を絞った実験に変換し、責任を明確にします。
研究概要 · 出典が含まれていますRAG 評価メトリクス: 検索と回答を別々に測定する
欠落した証拠、無関係な文脈、サポートされていない主張、不完全な回答を 1 つのスコアに隠すのではなく、区別する RAG メトリクスを選択してください。
研究概要 · 出典が含まれています無関係なコンテキストに報酬を与えずに検索再現率をテストする方法
RAG リトリーバーが実際に見逃しているものを明らかにする証拠ラベル、複数文書ケース、制御された検索比較を構築します。
研究概要 · 出典が含まれていますRAG 引用: 正しい回答でも間違った証拠を引用する可能性があります
引用のサポート、範囲、忠実性を個別に評価します。最近のアトリビューション調査が実際の RAG 品質チェックに何を意味するかを学びます。
研究概要 · 出典が含まれています競合する古いドキュメントを使用して RAG システムをテストする
アシスタントが矛盾した証拠を自信のある回答に変えないように、バージョンの競合、権限の欠落、およびあいまいな日付に対する RAG 評価を作成します。
研究概要 · 出典が含まれていますRAG アシスタントはどのような場合に「わからない」と言うべきですか?
RAG アシスタントが有用な作業を拒否することなく、サポートされていない回答を回避できるように、回答可能性、棄権、説明を一緒に評価します。
研究概要 · 出典が含まれていますAI エージェントの評価: テスト結果、トレース、および繰り返し実行
最終的なチャット応答のみを評価するのではなく、状態の変化、ツールの動作、再現性、回復に基づいてエージェントの評価を設計します。
研究概要 · 出典が含まれていますツール呼び出しの評価: 引数、認可、および副作用
ツールの選択、引数の有効性、認可境界、および状態の調整をテストして、有効な関数呼び出しによって隠れる可能性のあるエラーを検出します。
研究概要 · 出典が含まれています会話全体にわたってマルチターンアシスタントを評価する
修正、要件の変更、保持された制約、および有用な説明をテストして、個別の応答を超えて会話の品質を測定します。
研究概要 · 出典が含まれています検索およびツール使用エージェントの即時注入評価
信頼できないコンテンツを権限から分離し、不適切なアクションと過剰なブロックの両方を測定する、限定されたプロンプト インジェクション テストを設計します。
研究概要 · 出典が含まれています応答ごとではなく、成功したタスクごとの AI エージェントのコストを測定します
一貫したタスク予算と成功の明示的な定義を使用して、エージェントの品質、遅延、再試行、および総リソース使用量を比較します。
研究概要 · 出典が含まれていますLLM ジャッジのスコアを信頼する前にジャッジを調整する方法
タスク固有の人によるラベルに対して LLM ジャッジを検証し、方向のエラーを検査し、候補の分布が変化したときにキャリブレーションを再チェックします。
研究概要 · 出典が含まれていますスコアリングアンカーを備えた LLM 評価ルーブリック テンプレート
観察可能な基準、明確な合格境界、証拠要件、および査読者が擁護可能な判断に達するのに役立つ例を含むルーブリックを作成します。
研究概要 · 出典が含まれています人間による評価の合意: 平均する前に不一致を診断する
ラベルの分布とタスクの曖昧さを考慮したレビュー担当者の同意を測定します。意見の相違を隠すのではなく、判断を利用してルーブリックを改善します。
研究概要 · 出典が含まれていますペアワイズ LLM 評価: 同点を隠さずに答えを比較
明示的な基準、ランダム化された順序、同点処理、およびモデルと即時決定のためのタスクレベル分析を使用した盲検対比較を設計します。
研究概要 · 出典が含まれています人間の限られた評価時間はどこへ向かうべきですか?
対象を絞ったサンプリングと有病率を混同することなく、代表的なトラフィック、不確実な判断、結果として生じる障害モードに人によるレビューを割り当てます。
研究概要 · 出典が含まれていますLLM 回帰テスト: 障害を解放ゲートに変える
プロンプト、モデル、取得、ツールの階層化された回帰スイートを構築します。確定的な失敗をノイズの多い判断から分離し、再現可能な実行を維持します。
研究概要 · 出典が含まれています有効な JSON だけでは十分ではありません: 構造化 LLM 出力を評価してください
構文、スキーマ、フィールドの意味、およびダウンストリームの動作を個別にテストして、機械可読な出力も正しく、使用側システムにとって有用になるようにします。
研究概要 · 出典が含まれています運用を切り替える前に LLM モデルの移行を評価する
公開ベンチマークの改善に頼る前に、タスクの候補モデルを比較し、キャリブレーション、出力契約、運用制限を判断します。
研究概要 · 出典が含まれていますすべてを収集せずに LLM 生産ドリフトを監視する
ユーザーのリクエスト、回答の質、スコアリングルールの変更を追跡します。集中的なモニタリングを使用して、データ収集を制限しながら、実際の障害をより優れた LLM テストに変えます。
研究概要 · 出典が含まれていますAI 評価エンゲージメントは何を提供する必要がありますか?
評価範囲、データセット、調整されたスコアリング、故障分析、再現性、エンジニアリング チームが使用できる引き継ぎについてのバイヤーズ ガイド。
研究概要 · 出典が含まれていますLLM セキュリティとボット攻撃: 実践的なテスト計画
自動化されたボットの悪用からプロンプト インジェクションを分離します。アクセス境界、ツールの権限、コスト制限、証拠に裏付けられた修正についての実用的なテスト計画を作成します。
研究概要 · 出典が含まれていますモデル決定デスク
どのモデルがこのタスクに適合しますか?
独立したベンチマーク結果、正確なモデル設定、API コストを 1 か所で比較します。
モデルの比較を調べるこのメモの読み方
限界を伴う証拠。
発表された研究について説明し、その活用方法を提案します。これらのメモは私たち自身の実験を報告するものではありません。一部の情報源は査読されていない初期の論文です。サンプル シナリオにラベルを付け、各ソースをいつチェックしたかを示します。調査結果を独自の製品に適用する前に、制限事項をお読みください。
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