01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
ベンチマークやコンテストでは、参加者からモデルの予測結果を受け取り、非公開の評価環境でテストデータと照合して得点を算出できます。テストセットを非公開にすると、評価内容が訓練データへ混入することを防ぎ、より公平で管理された比較を行いやすくなります。公開リーダーボード、提出データの保存先、非公開の評価環境、評価結果の保存先を分離し、評価環境だけが非公開テストデータを読み込む構成も可能です。一方、固定されたデータは時間とともに古くなる場合があり、実環境で継続的に生じる変化や例外を十分に反映できないことがあります。
02 / IN PRACTICE
Private Test Dataの活用例
たとえば、こんな場面で
公開リーダーボードで予測結果を受け付け、非公開の評価環境がテストデータと照合して採点し、得点を結果データへ保存する構成があります。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
非公開テストデータを使う評価では、テストセットと評価処理を利用者から隠せる環境に置き、提出、採点、結果公開の各処理を分離します。
参考資料
Introducing the Open Ko-LLM Leaderboard: Leading the Korean LLM Evaluation Ecosystem （新しいタブで開きます）How to Build a Benchmark with a Private Test Set on Hugging Face （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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