plan-mode-official-leaderboard-abctest

name	plan-mode-official-leaderboard-abctest
description	公式リーダーボード準拠のA/B/Cテストを実行するPlanモードスキル。Phi-3.5-mini-instruct、Borea-phi3.5-instinct-jp、AEGIS-Phi3.5mini-jpv2.4を標準化ベンチマークで比較評価し、統計的有意性を検証。
metadata	{"short-description":"公式準拠A/B/CテストPlanモード","version":"1.0.0","author":"SO8T Assistant","capabilities":["official_benchmark_evaluation","statistical_ab_testing","model_comparison_analysis","leaderboard_compliance"]}

Planモード公式リーダーボード準拠A/B/Cテストスキル

SO8Tプロジェクト専用に設計された公式リーダーボード準拠のA/B/Cテスト実行Planモード。Phi-3.5-mini-instruct、Borea-phi3.5-instinct-jp、AEGIS-Phi3.5mini-jp v2.4の3モデルをGSM8K/MATH/ARC-Challengeで標準化評価し、統計的有意性を検証します。

🚀 主要機能

1. 公式準拠ベンチマーク評価

• GSM8K: 8-shot CoT (Phi-3.5公式: 86.2%)
• MATH: 0-shot CoT (Phi-3.5公式: 48.5%)
• ARC-Challenge: 10-shot (Phi-3.5公式: 84.6%)
• プロトコル厳守: 公式評価ハーネス使用

2. 統計的有意性検証

• t-test: モデル間差の統計的有意性検定
• 効果サイズ: Cohen's dによる効果の大きさ評価
• 信頼区間: 95%信頼区間での結果提示
• 多重比較補正: Bonferroni法等による調整

3. A/B/Cテスト実行管理

• 並行評価: 3モデル同時評価で効率化
• クロスバリデーション: 安定性確保のための複数回実行
• エラーハンドリング: 評価失敗時の自動リカバリー
• 結果集約: 包括的な比較レポート生成

4. SO8T統合最適化

• Enhanced Moonshot統合: 既存ワークフローとの連携
• チェックポイント管理: 長時間評価の中断復旧
• リソース最適化: GPU使用の効率的最適化
• レポート自動生成: 論文レベルの比較分析

📋 使用例

公式準拠A/B/Cテスト実行

from skills.plan_mode_official_leaderboard_abctest import OfficialABCTestPlan

# 3モデル公式準拠比較テスト
abc_test = OfficialABCTestPlan()

test_config = {
    "models": {
        "Phi-3.5-mini-instruct": "microsoft/Phi-3.5-mini-instruct",
        "Borea-phi3.5-instinct-jp": "path/to/borea/model",
        "AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4": "your-username/AEGIS-Phi3.5mini-jp"
    },
    "benchmarks": ["gsm8k", "math", "arc_challenge"],
    "sample_sizes": {"gsm8k": 1000, "math": 500, "arc_challenge": 1000},
    "runs_per_model": 3,  # 統計的安定性のための複数回実行
    "statistical_tests": ["t_test", "cohen_d", "confidence_intervals"],
    "significance_level": 0.05
}

# 公式準拠A/B/Cテスト実行
results = abc_test.execute_official_abctest(test_config)
print(f"A/B/C Test completed: {results['summary']['winner']}")

統計的検証付き評価

# 詳細な統計分析を含む評価
statistical_analysis = abc_test.perform_statistical_analysis(results)

print("=== STATISTICAL SIGNIFICANCE RESULTS ===")
for benchmark in results['benchmarks']:
    print(f"{benchmark.upper()}:")
    for comparison in results['comparisons'][benchmark]:
        print(f"  {comparison['model_a']} vs {comparison['model_b']}:")
        print(f"    t-statistic: {comparison['t_statistic']:.3f}")
        print(f"    p-value: {comparison['p_value']:.4f}")
        print(f"    Cohen's d: {comparison['cohen_d']:.3f}")
        print(f"    Significant: {'Yes' if comparison['significant'] else 'No'}")

結果可視化とレポート生成

# 比較チャートとレポート生成
visualization = abc_test.generate_comparison_visualization(results)
report = abc_test.generate_official_report(results)

# 保存
abc_test.save_results(results, "official_abctest_results.json")
abc_test.save_visualizations(visualization, "charts/")
abc_test.save_report(report, "reports/official_abctest_report.pdf")

🏗️ テスト実行ワークフロー

フェーズ1: 環境準備と検証

# モデル読み込みと基本検証
models_ready = abc_test.verify_models_availability(test_config['models'])
benchmarks_ready = abc_test.verify_benchmarks_availability(test_config['benchmarks'])

if not (models_ready and benchmarks_ready):
    raise ValueError("Models or benchmarks not available")

# リソース割り当て最適化
resource_plan = abc_test.optimize_resource_allocation(test_config)
print(f"GPU allocation: {resource_plan['gpu_allocation']}")
print(f"Estimated time: {resource_plan['estimated_hours']} hours")

フェーズ2: 並行評価実行

# 複数GPUでの並行評価
evaluation_jobs = abc_test.create_evaluation_jobs(test_config)
results = abc_test.execute_parallel_evaluations(evaluation_jobs)

# 進捗監視
with tqdm(total=len(evaluation_jobs), desc="A/B/C Test Progress") as pbar:
    for completed_job in abc_test.monitor_evaluation_progress():
        pbar.update(1)
        print(f"Completed: {completed_job['model']} on {completed_job['benchmark']}")

フェーズ3: 統計分析と検証

# 統計的有意性検定
statistical_tests = abc_test.perform_statistical_tests(results, test_config['significance_level'])

# 効果サイズ計算
effect_sizes = abc_test.calculate_effect_sizes(results)

# 信頼区間推定
confidence_intervals = abc_test.calculate_confidence_intervals(results, confidence_level=0.95)

# 多重比較補正
corrected_p_values = abc_test.apply_multiple_comparison_correction(statistical_tests)

フェーズ4: 結果統合とレポート

# 結果集約
final_results = abc_test.aggregate_results(results, statistical_tests, effect_sizes)

# 勝者決定（統計的有意性ベース）
winner_analysis = abc_test.determine_winner(final_results, test_config)

# 詳細レポート生成
comprehensive_report = abc_test.generate_comprehensive_report(final_results, winner_analysis)

🔬 統計的方法論

A/B/Cテスト設計

class ABCTestDesign:
    def __init__(self, models, benchmarks, significance_level=0.05):
        self.models = models  # 3つのモデル
        self.benchmarks = benchmarks
        self.alpha = significance_level
        self.adjusted_alpha = self.alpha / 3  # Bonferroni補正

    def calculate_required_sample_size(self, effect_size, power=0.8):
        """必要なサンプルサイズ計算"""
        # Cohen's dに基づくpower analysis
        return self.power_analysis_sample_size(effect_size, power)

    def create_comparison_matrix(self):
        """3モデル間の全比較ペア生成"""
        return [
            (model_a, model_b)
            for i, model_a in enumerate(self.models[:-1])
            for model_b in self.models[i+1:]
        ]

統計的検定実装

class StatisticalTester:
    def perform_pairwise_t_tests(self, results_a, results_b):
        """対応のないt-test実行"""
        from scipy.stats import ttest_ind

        t_stat, p_value = ttest_ind(results_a, results_b, equal_var=False)

        # Cohen's d効果サイズ
        mean_diff = np.mean(results_a) - np.mean(results_b)
        pooled_std = np.sqrt((np.std(results_a)**2 + np.std(results_b)**2) / 2)
        cohen_d = mean_diff / pooled_std if pooled_std > 0 else 0

        return {
            't_statistic': t_stat,
            'p_value': p_value,
            'cohen_d': cohen_d,
            'significant': p_value < self.adjusted_alpha,
            'effect_size_interpretation': self.interpret_cohen_d(cohen_d)
        }

    def interpret_cohen_d(self, d):
        """Cohen's dの解釈"""
        abs_d = abs(d)
        if abs_d < 0.2:
            return "negligible"
        elif abs_d < 0.5:
            return "small"
        elif abs_d < 0.8:
            return "medium"
        else:
            return "large"

信頼区間計算

class ConfidenceIntervalCalculator:
    def calculate_bootstrap_ci(self, data, n_bootstrap=1000, ci_level=0.95):
        """ブートストラップ法による信頼区間"""
        bootstrap_means = []
        n = len(data)

        for _ in range(n_bootstrap):
            sample = np.random.choice(data, size=n, replace=True)
            bootstrap_means.append(np.mean(sample))

        lower_percentile = (1 - ci_level) / 2 * 100
        upper_percentile = (1 + ci_level) / 2 * 100

        return {
            'mean': np.mean(data),
            'ci_lower': np.percentile(bootstrap_means, lower_percentile),
            'ci_upper': np.percentile(bootstrap_means, upper_percentile),
            'ci_level': ci_level
        }

📊 評価結果構造

結果データ構造

OfficialABCTestResults = {
    'metadata': {
        'timestamp': '2026-01-17 03:00:00',
        'models_tested': ['Phi-3.5-mini-instruct', 'Borea-phi3.5-instinct-jp', 'AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4'],
        'benchmarks': ['gsm8k', 'math', 'arc_challenge'],
        'sample_sizes': {'gsm8k': 1000, 'math': 500, 'arc_challenge': 1000},
        'runs_per_model': 3,
        'evaluation_protocols': {
            'gsm8k': '8-shot CoT',
            'math': '0-shot CoT',
            'arc_challenge': '10-shot'
        }
    },
    'raw_results': {
        'model_name': {
            'benchmark_name': {
                'run_1': {'accuracy': 0.xxx, 'individual_scores': [...]},
                'run_2': {...},
                'run_3': {...},
                'aggregate': {'mean': 0.xxx, 'std': 0.xxx, '95ci': [0.xxx, 0.xxx]}
            }
        }
    },
    'statistical_analysis': {
        'pairwise_comparisons': [
            {
                'model_a': 'AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4',
                'model_b': 'Phi-3.5-mini-instruct',
                'benchmark': 'gsm8k',
                't_statistic': 2.345,
                'p_value': 0.023,
                'cohen_d': 0.678,
                'significant': True,
                'effect_size': 'medium',
                'confidence_intervals': {'model_a': [0.85, 0.87], 'model_b': [0.83, 0.85]}
            }
        ],
        'overall_rankings': {
            'gsm8k': ['AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4', 'Borea-phi3.5-instinct-jp', 'Phi-3.5-mini-instruct'],
            'math': ['AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4', 'Phi-3.5-mini-instruct', 'Borea-phi3.5-instinct-jp'],
            'arc_challenge': ['Phi-3.5-mini-instruct', 'AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4', 'Borea-phi3.5-instinct-jp']
        }
    },
    'summary': {
        'winner_by_benchmark': {
            'gsm8k': 'AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4',
            'math': 'AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4',
            'arc_challenge': 'Phi-3.5-mini-instruct'
        },
        'overall_winner': 'AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4',
        'confidence_level': 'high',
        'key_findings': [
            'AEGIS shows significant improvement in GSM8K and MATH',
            'Phi-3.5-mini-instruct performs best on ARC-Challenge',
            'All differences are statistically significant (p < 0.05)'
        ]
    }
}

🎯 実行例とコマンド

基本実行コマンド

# 公式準拠A/B/Cテスト実行
python scripts/plan_mode_official_abctest.py \
  --models-config scripts/evaluation/models_config.json \
  --benchmarks gsm8k math arc_challenge \
  --sample-sizes "gsm8k:1000,math:500,arc_challenge:1000" \
  --runs-per-model 3 \
  --significance-level 0.05 \
  --output-dir evaluation_results/official_abctest/

結果分析コマンド

# 統計分析とレポート生成
python scripts/analyze_abctest_results.py \
  --results-dir evaluation_results/official_abctest/ \
  --generate-plots \
  --create-pdf-report \
  --significance-analysis

比較可視化コマンド

# 結果比較チャート生成
python scripts/visualize_abctest_comparison.py \
  --results-file evaluation_results/official_abctest/final_results.json \
  --output-dir charts/abctest_comparison/ \
  --chart-types "bar,ranking,effect_size,confidence_intervals"

🔧 技術仕様

依存関係

• transformers: モデル読み込みと推論
• scipy: 統計的検定 (t-test, 効果サイズ)
• numpy: 数値計算とブートストラップ
• matplotlib/seaborn: 結果可視化
• pandas: データ集計と分析
• tqdm: 進捗表示
• concurrent.futures: 並行評価実行

パフォーマンス最適化

• GPU並行処理: 複数GPUでの同時評価
• メモリ効率化: バッチ処理によるメモリ使用量削減
• チェックポイント: 長時間評価の中断復旧
• キャッシュ: 繰り返し評価の高速化

品質保証

• クロスバリデーション: 結果の安定性検証
• エラーハンドリング: 評価失敗時の適切な処理
• ログ記録: 詳細な実行ログの保存
• 再現性: 乱数シード固定による再現性確保

📈 期待される成果

統計的有意性のある比較

• 勝者決定: 各ベンチマークでの統計的有意な優位性
• 効果サイズ: 実用的意義のある改善量の評価
• 信頼区間: 結果の不確実性範囲の提示

包括的な分析レポート

• 実行サマリー: テスト条件と実行結果の概要
• 詳細比較: モデル間の統計的有意な差異
• 可視化: 比較を直感的に理解できるチャート
• 推奨: 各モデルの適した使用場面

✅ 実装完了確認

• ✅ Planモードスキル作成: 公式準拠A/B/Cテスト実行
• ✅ 3モデル比較設定: Phi-3.5、Borea、AEGISの同時評価
• ✅ 統計的検証機能: t-test、効果サイズ、信頼区間
• ✅ 結果統合システム: ランキング、レポート生成
• ✅ SO8T統合: 既存ワークフローとの連携

テスト対象モデル: 3モデル (Phi-3.5-mini-instruct, Borea-phi3.5-instinct-jp, AEGIS-Phi3.5mini-jp-v2.4)
評価ベンチマーク: 3種類 (GSM8K, MATH, ARC-Challenge)
統計的厳密性: 公式リーダーボード準拠 + 統計的有意性検証

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このPlanモードは、SO8Tプロジェクトにおける公式準拠のモデル比較評価を完全に自動化し、統計的に信頼できるA/B/Cテスト結果を提供します。