AI・機械学習 IFEval入門！文字数制限やJSON出力を自動テストする指示追従ベンチマーク
LLMが指定ルールを厳守できるかを自動検証するIFEvalの仕組み。JSON形式指定や文字数制限など約25種の制約に対し、余計な挨拶文の混入も落とすStrict判定と実質的達成を見るLoose判定の測定基準を紐解きます。
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AI・機械学習 
AI・機械学習 GSM8kとMATHで測るLLMの思考力！小学校算数から数学難問までの解法ステップ検証
LLMの思考力を測る「GSM8k」と「MATH」を徹底比較。算数文章題から難関数学まで、CoT（思考の連鎖）の役割や、計算ミスを防ぐ「LLM立式＋Python実行」の実務アーキテクチャを分かりやすく解説します。
AI・機械学習 MMLUとMMLU-Proの違いを徹底解説！10択化とCoTで測る真の実力
AIモデルの知識量を測る代表指標MMLUと後継ベンチマークMMLU-Proの構造的違いを比較。4択から10択への拡大による当てずっぽうの排除、思考連鎖（CoT）の必須化など、真の推論能力を測定する仕組みを紐解きます。
AI・機械学習 LLMの評価指標・ベンチマーク完全総覧！目的別カテゴリマップと実務での選び方【全体俯瞰編】
LLMベンチマークの全体像を体系化。知識・推論・対話・コードなど目的別の評価指標マップと、自社開発での評価指標の選び方を網羅した完全ガイド。