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概要

大規模言語モデル（LLM）の研究能力を評価するには、複雑な情報合成、論理的推論、事実に基づいた根拠付けの洗練された評価が必要です。Falcon：Deep Research Benchmark & Evaluation Frameworkは、高度な研究プロンプトに対するLLMの応答を自動化された構造化評価システムを提供することでこの課題に対処します。

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設計哲学

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コア原則

  • モジュール性：システムコンポーネントは保守性と拡張性を高めるために分離されています
  • 自動化：スクリプト化可能で繰り返し可能なワークフローを通じて手動の労力を最小限に抑えます
  • 透明性：明示的な評価基準と保存された生スコアにより詳細な分析が可能になります
  • 客観性：個人的なバイアスを減らすために複数の審査員の評価を集約します
  • 標準化：一貫したプロンプトとフォーマットにより比較可能な評価を確保します
  • 構成：柔軟性のために環境変数を通じて設定を管理します
  • 実用主義：効率的な実装のために利用可能なAPIとライブラリを活用します

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フレームワークコンポーネント

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ソースコードアクセス

完全なFalconソースコードは以下で入手可能です：

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研究プロンプトと応答

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プロンプト選択

私たちは様々な分野にわたる10の独自の複雑な研究課題を厳選しました：

  • 学術研究の質問
  • 産業レベルの分析タスク
  • オープンソースインテリジェンスの収集
  • 最新情報とニュース分析

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プロンプト例

  1. クリエイターコンテンツ分析: “TikTokとInstagramで今週最もエンゲージメントの高いクリエイターコンテンツによって生成された、特にホワイトクローとハードセルツァーに関する完全なコンバージョンファネルをモデル化してください。エンゲージメントのスパイクをオンラインおよび店舗での売上増加に関連付け、最大の増分ROIをもたらすクリエイター層、コンテンツ形式、投稿頻度を特定してください。”

  2. 消費者行動予測: “最近のニュースから収集したデータを使用して、来月のDunkinのコーヒーおよびコーヒー全般に関する消費者行動を予測してください。“

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評価フレームワーク

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主観的基準

  1. 論理的正確性

    • 内部一貫性を評価
    • 推論の明確さを評価

  2. 徹底性

    • 完全性を測定
    • 要件に対する深さを評価

  3. ハルシネーション率

    • 高いスコアはハルシネーション率の低さを示す
    • ヒューマンインザループフィードバックによる検証

  4. 事実の正確性

    • インターネット検索を使用して主張を検証
    • 反復的なスコアリングプロセス

  5. ソースの品質

    • ソースの信頼性を評価
    • 情報の関連性を評価

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客観的基準

  1. 応答時間

    • 生成完了時間を測定

  2. トークン数

    • 応答の長さを測定
    • 全体評価に直接影響しない

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LLM審査員

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選定モデル

最先端の3つのLLMが審査員を務めます：

  • Claude 3.7 Sonnet
  • GPT-4.1
  • Gemini 2.5 Pro

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検索統合

  • Claude 3.7 Sonnet用のExa AI Web Search API
  • GPT-4.1とGemini用の組み込み検索機能

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スコアリング方法論

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計算アプローチ

  • 定量的な生スコアを組み合わせる
  • 1-5の評価への定性的なバケット分け
  • Zスコアと絶対スコアを使用したハイブリッドモデル
  • カテゴリ固有の計算方法
  • 複数の審査員からの加重平均

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主な調査結果

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モデルパフォーマンス

  • すべての基準で優位に立つ単一モデルはない
  • OpenAIとGeminiが包括的な研究でリード
  • xAI Grok 3はスピードと深さの比率で優れている
  • 品質と応答時間のトレードオフ

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コスト考慮事項

サブスクリプションベースの価格は大きく異なります：

  • OpenAI: $20-200/month
  • Anthropic: $100-200/month
  • Gemini: $20/month
  • Perplexity: Free-$20/month
  • xAI: $30/month
  • Manus AI：タスクあたり$2-10

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今後の改善点

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現在の制限

  • 曖昧なプロンプトの扱いの難しさ
  • プライベート/限定データに関する課題
  • 限られた検索機能

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計画されている強化

  1. 拡張カバレッジ

    • 追加のプロンプトと応答
    • より多様な評価側面

  2. 強化された評価

    • より新しいLLM審査員の統合
    • 高度なウェブ検索ツール

  3. ブラウザ使用統合

    • 自動プロンプト処理
    • 引用検証
    • ウェブページ検証

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結論

Falconフレームワークは、LLM研究能力を評価するための堅牢な自動評価システムを提供します。その複数審査員アプローチと包括的な基準により、オープンソースおよび独自モデルの客観的評価が可能となり、企業レベルの研究タスクと高度な分析ワークフローをサポートします。