論文の概要: GAICo: A Deployed and Extensible Framework for Evaluating Diverse and Multimodal Generative AI Outputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16753v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 19:13:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.162288
• Title: GAICo: A Deployed and Extensible Framework for Evaluating Diverse and Multimodal Generative AI Outputs
• Title（参考訳）: GAICo: 分散およびマルチモーダル生成AI出力を評価するためのデプロイおよび拡張可能なフレームワーク
• Authors: Nitin Gupta, Pallav Koppisetti, Kausik Lakkaraju, Biplav Srivastava,
• Abstract要約: GAICo (Generative AI Comparator): GenAI出力比較を標準化したオープンソースのPythonライブラリ。 GAICoは、構造化されていないテキスト、構造化データフォーマット、マルチメディアのための、包括的な参照ベースのメトリクススイートをサポートする統一されたフレームワークを提供する。 2025年6月にPyPIがリリースされて以来、このツールはバージョンで13K回ダウンロードされ、コミュニティの関心が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.34331981959369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid proliferation of Generative AI (GenAI) into diverse, high-stakes domains necessitates robust and reproducible evaluation methods. However, practitioners often resort to ad-hoc, non-standardized scripts, as common metrics are often unsuitable for specialized, structured outputs (e.g., automated plans, time-series) or holistic comparison across modalities (e.g., text, audio, and image). This fragmentation hinders comparability and slows AI system development. To address this challenge, we present GAICo (Generative AI Comparator): a deployed, open-source Python library that streamlines and standardizes GenAI output comparison. GAICo provides a unified, extensible framework supporting a comprehensive suite of reference-based metrics for unstructured text, specialized structured data formats, and multimedia (images, audio). Its architecture features a high-level API for rapid, end-to-end analysis, from multi-model comparison to visualization and reporting, alongside direct metric access for granular control. We demonstrate GAICo's utility through a detailed case study evaluating and debugging complex, multi-modal AI Travel Assistant pipelines. GAICo empowers AI researchers and developers to efficiently assess system performance, make evaluation reproducible, improve development velocity, and ultimately build more trustworthy AI systems, aligning with the goal of moving faster and safer in AI deployment. Since its release on PyPI in Jun 2025, the tool has been downloaded over 13K times, across versions, by Aug 2025, demonstrating growing community interest.
• Abstract（参考訳）: 生成AI(GenAI)の多様で高い領域への急速な普及は、堅牢で再現可能な評価方法を必要とする。 しかし、実践者は、しばしばアドホックで非標準化されたスクリプトを利用する。一般的なメトリクスは、特殊で構造化されたアウトプット(例えば、自動計画、時系列)や、モダリティ(例えば、テキスト、オーディオ、画像)の全体的比較には適さない。 この断片化は、コンパラビリティを阻害し、AIシステムの開発を遅らせる。 この課題に対処するため、GAICo (Generative AI Comparator): GenAI出力比較を合理化し標準化するオープンソースのPythonライブラリ。 GAICoは、非構造化テキスト、特殊な構造化データフォーマット、マルチメディア(イメージ、オーディオ)のための包括的な参照ベースのメトリクススイートをサポートする統一された拡張可能なフレームワークを提供する。 そのアーキテクチャは、多モデル比較から可視化とレポートまで、高速でエンドツーエンドな分析のための高レベルAPIと、粒度制御のための直接メートル法アクセスを備えている。 我々は、複雑なマルチモーダルAIトラベルアシスタントパイプラインを評価し、デバッグする詳細なケーススタディを通じて、GAICoのユーティリティを実証する。 GAICoは、AI研究者や開発者に対して、システムのパフォーマンスを効率よく評価し、再現性を評価し、開発速度を改善し、最終的にはより信頼性の高いAIシステムの構築を可能にする。 2025年6月にPyPIがリリースされて以来、このツールはバージョンで13K回ダウンロードされ、コミュニティの関心が高まっている。

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