近年、大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理から科学研究、教育、法律、金融まで幅広く応用され、その柔軟な生成能力は社会や研究のあり方を大きく変えている。しかし、その柔軟さゆえに出力の評価は難しい。最も確実なのは専門家によるマニュアル評価だが、コストと時間がかかりスケールしにくいという課題がある。この解決策として注目されているのがLLM-as-a-Judgeである。これは、LLMに「ジャッジ（評価者）」の役割を担わせ、人間のような文脈理解と判断力を活かしつつ自動化によるスケーラビリティを実現するアプローチである。しかし現状のLLM-as-a-Judgeは、まだ「信頼できる評価者」と呼ぶに…
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