LLM(대규모 언어 모델)은 소프트웨어 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어주었습니다. 그 어느 때보다 지능적이고 역동적인 시스템을 구현할 수 있게 되었습니다.
전문가들은 2025년까지 이러한 모델을 기반으로 하는 앱이 거의 모든 작업을 자동화할 수 있을 것으로 예측합니다 모든 디지털 일의 절반을 자동화할 것으로 예상합니다 .
하지만 이러한 기능을 잠금 해제하면서 대규모로 출력물의 품질을 어떻게 안정적으로 측정할 수 있을까요? 설정을 조금만 조정하면 갑자기 눈에 띄게 다른 결과물을 볼 수 있습니다. 이러한 가변성 때문에 실제 사용을 위해 모델을 준비할 때 중요한 성능을 측정하기가 어려울 수 있습니다.
이 글에서는 배포 전 테스트부터 프로덕션에 이르기까지 최고의 LLM 시스템 평가 방식에 대한 인사이트를 공유합니다. 그럼 시작해 보겠습니다!
LLM 평가란 무엇인가요?
LLM 평가 메트릭은 프롬프트, 모델 설정 또는 워크플로우가 설정한 목표를 달성하고 있는지 확인할 수 있는 방법입니다. 이러한 메트릭을 통해 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다 대규모 언어 모델 의 성능과 실제 사용 준비가 완료되었는지 확인합니다.
오늘날 가장 일반적인 메트릭 중 일부는 검색 증강 생성(RAG) 작업에서 컨텍스트 리콜, 분류에 대한 정확한 일치, 구조화된 출력에 대한 JSON 유효성 검사, 보다 창의적인 작업을 위한 의미적 유사성을 측정합니다.
이러한 각 메트릭은 LLM이 특정 사용 사례에 대한 표준을 충족하는지 여부를 고유하게 확인합니다.
LLM을 평가해야 하는 이유는 무엇인가요?
대규모 언어 모델(LLM)은 이제 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 모델이 예상 표준을 충족하고 의도한 목적을 효과적으로 충족하는지 확인하기 위해 모델의 성능을 평가하는 것은 필수적입니다.
이렇게 생각해 보세요: LLM은 고객 지원 챗봇부터 크리에이티브 도구에 이르기까지 모든 것을 지원하고 있으며, 점점 더 발전함에 따라 더 많은 곳에 등장하고 있습니다.
즉, 기존 방식으로는 이러한 모델이 처리하는 모든 작업을 따라잡을 수 없으므로 이를 모니터링하고 평가할 수 있는 더 나은 방법이 필요합니다.
좋은 평가 메트릭은 LLM에 대한 품질 검사와 같습니다. 모델이 실제 사용에 충분히 신뢰할 수 있고 정확하며 효율적인지 여부를 보여줍니다. 이러한 점검이 없으면 실수를 놓쳐 사용자 경험을 실망시키거나 심지어 오해의 소지가 있는 결과를 초래할 수 있습니다.
강력한 평가 메트릭이 있으면 문제를 발견하고 모델을 개선하며 사용자의 특정 요구 사항을 충족할 준비가 되었는지 확인하기가 더 쉬워집니다. 이렇게 하면 AI 플랫폼 에서 작업하는 것이 표준에 부합하며 필요한 결과를 제공할 수 있습니다.
자세히 보기: LLM 대 생성 AI : 상세 가이드 lLM 평가의 ## 유형
평가는 모델의 기능을 검사할 수 있는 고유한 렌즈를 제공합니다. 각 유형은 다양한 품질 측면을 다루며 안정적이고 안전하며 효율적인 배포 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다.
다음은 다양한 유형의 LLM 평가 방법입니다:
- 내재적 평가는 실제 애플리케이션을 포함하지 않고 특정 언어 또는 이해 작업에 대한 모델의 내부 성능에 중점을 둡니다. 일반적으로 모델 개발 단계에서 핵심 역량을 파악하기 위해 수행됩니다
- 외재적 평가는 실제 애플리케이션에서 모델의 성능을 평가합니다. 이 유형의 평가는 모델이 특정 상황에서 특정 목표를 얼마나 잘 회의하는지 살펴봅니다
- 견고성 평가는 예기치 않은 입력과 불리한 조건을 포함한 다양한 시나리오에서 모델의 안정성과 신뢰성을 테스트합니다. 잠재적인 약점을 식별하여 모델이 예측 가능하게 작동하도록 보장합니다
- 효율성 및 지연 시간 테스트는 모델의 리소스 사용량, 속도, 지연 시간을 검사합니다. 모델이 합리적인 계산 비용으로 신속하게 작업을 수행할 수 있는지 확인하며, 이는 확장성에 필수적인 요소입니다
- 윤리 및 안전성 평가는 모델이 윤리 표준 및 안전 지침에 부합하는지 확인하며, 이는 민감한 애플리케이션에서 매우 중요합니다
LLM 모델 평가와 LLM 시스템 평가 비교
대규모 언어 모델(LLM)을 평가하는 데는 모델 평가와 시스템 평가라는 두 가지 주요 접근 방식이 포함됩니다. 각각은 LLM 성능의 서로 다른 측면에 초점을 맞추며, 이러한 모델의 잠재력을 극대화하려면 그 차이를 아는 것이 필수적입니다
모델 평가는 LLM의 일반적인 기술을 살펴봅니다. 이러한 유형의 평가는 모델이 다양한 맥락에서 언어를 정확하게 이해하고, 생성하고, 작업할 수 있는 능력을 테스트합니다. 마치 일반적인 지능 테스트처럼 모델이 다양한 작업을 얼마나 잘 처리할 수 있는지 확인하는 것과 같습니다.
예를 들어, 모델 평가에서는 "이 모델은 얼마나 다재다능한가?"라는 질문을 할 수 있습니다
lLM 시스템 평가는 고객 서비스 챗봇과 같이 특정 설정이나 목적 내에서 LLM이 어떻게 작동하는지를 측정합니다. 여기서는 모델의 광범위한 기능보다는 사용자 경험을 개선하기 위해 특정 작업을 수행하는 방식에 더 중점을 둡니다.
하지만 시스템 평가는 "모델이 사용자를 위해 이 특정 작업을 얼마나 잘 처리하는가?"와 같은 질문에 초점을 맞춥니다
모델 평가는 개발자가 LLM의 전반적인 능력과 한도를 이해하여 개선 방향을 제시하는 데 도움이 됩니다. 시스템 평가는 LLM이 특정 상황에서 사용자의 요구를 얼마나 잘 회의하여 보다 원활한 사용자 경험을 보장하는지에 초점을 맞춥니다.
이러한 평가를 통해 LLM의 강점과 개선이 필요한 부분을 종합적으로 파악하여 실제 애플리케이션에서 더욱 강력하고 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다.
이제 LLM 평가의 구체적인 메트릭을 살펴보겠습니다.
lLM 평가를 위한 ## 메트릭
신뢰할 수 있고 트렌디한 평가 메트릭은 다음과 같습니다:
1. 난해성
난해도는 언어 모델이 일련의 단어를 얼마나 잘 예측하는지를 측정합니다. 기본적으로 문장의 다음 단어에 대한 모델의 불확실성을 나타냅니다. 난해성 점수가 낮을수록 모델이 예측에 더 확신을 가지고 있다는 의미이며, 이는 더 나은 성능으로 이어집니다.
예시: 모델이 "고양이는 에 앉았다."라는 프롬프트에서 텍스트를 생성한다고 가정해 보겠습니다 "매트" 및 "바닥"과 같은 단어에 대해 높은 확률을 예측하면 문맥을 잘 이해하여 난해성 점수가 낮아집니다.
반면에 '우주선'과 같이 관련 없는 단어를 제시하면 난해성 점수가 높아져 모델이 합리적인 텍스트를 예측하는 데 어려움을 겪고 있음을 나타냅니다.
2. BLEU 점수
BLEU(이중 언어 평가 연구) 점수는 주로 기계 번역을 평가하고 텍스트 생성을 평가하는 데 사용됩니다.
출력에서 얼마나 많은 n-그램(주어진 텍스트 샘플에서 n개 항목의 연속된 시퀀스)이 하나 이상의 참조 텍스트의 항목과 겹치는지를 측정합니다. 점수는 0에서 1까지이며, 점수가 높을수록 성능이 우수하다는 것을 나타냅니다.
예시: 모델이 "빠른 갈색 여우가 게으른 개를 뛰어넘는다"라는 문장을 생성하고 참조 텍스트가 "빠른 갈색 여우가 게으른 개를 뛰어넘는다"인 경우, BLEU는 공유된 n-그램을 비교합니다.
점수가 높으면 생성된 문장이 참조 텍스트와 거의 일치한다는 의미이고, 점수가 낮으면 생성된 결과가 잘 일치하지 않는다는 의미일 수 있습니다.
3. F1 점수
F1 점수 LLM 평가 메트릭은 주로 분류 작업을 위한 것입니다. 정확도(양성 예측의 정확도)와 재인용도(관련 인스턴스를 모두 식별하는 능력) 간의 균형을 측정합니다.
0에서 1까지의 범위이며, 1점은 완벽한 정확도를 나타냅니다.
예시: 질문 답변 작업에서 모델이 "하늘은 어떤 색인가요?"라는 질문을 받고 "하늘은 파란색입니다"(정답)라고 응답하지만 "하늘은 녹색입니다"(오답)도 포함하는 경우, F1 점수는 정답과 오답의 관련성을 모두 고려합니다.
이 메트릭은 모델 성능에 대한 균형 잡힌 평가를 보장하는 데 도움이 됩니다.
4. METEOR
METEOR(명시적 주문이 있는 번역 평가 메트릭)는 정확한 단어 일치를 넘어서는 것입니다. 동의어, 어간, 의역을 고려하여 생성된 텍스트와 참조 텍스트 간의 유사성을 평가합니다. 이 메트릭은 사람의 판단에 더 가깝게 일치하는 것을 목표로 합니다.
예시: 모델이 "고양이가 깔개 위에 쉬었다"를 생성하고 참조 텍스트가 "고양이가 카펫 위에 누웠다"인 경우, METEOR는 "고양이"가 "고양이"의 동의어이고 "깔개"와 "카펫"이 비슷한 의미를 전달한다고 인식하므로 BLEU보다 높은 점수를 줄 수 있습니다.
따라서 METEOR는 언어의 뉘앙스를 포착하는 데 특히 유용합니다.
5. BERTScore
BERTScore는 BERT(양방향 인코더 표현으로부터의 트랜스포머)와 같은 모델에서 파생된 문맥 임베딩을 기반으로 텍스트 유사성을 평가합니다. 정확한 단어 일치보다 의미에 더 중점을 두어 더 나은 의미적 유사성 평가.를 가능하게 합니다
예시: "차가 도로를 질주했다"와 "차가 도로를 따라 과속했다"라는 문장을 비교할 때, BERTScore는 단순히 단어 선택이 아닌 근본적인 의미를 분석합니다.
단어는 다르지만 전체적인 아이디어는 비슷하기 때문에 생성된 콘텐츠의 효과를 반영하는 높은 BERTScore를 얻을 수 있습니다.
6. 사람의 평가
인적 평가는 여전히 LLM 평가의 중요한 요소입니다. 인간 심사위원이의 품질을 평가하는 것이 포함됩니다 모델 출력 유창성 및 관련성 등 다양한 기준에 따라. 리커트 척도 및 A/B 테스트와 같은 기술을 사용하여 피드백을 수집할 수 있습니다.
예시: 고객 서비스 챗봇에서 응답을 생성한 후, 인간 평가자가 각 응답을 1에서 5까지의 척도로 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇이 고객 문의에 대해 명확하고 유용한 답변을 제공하면 5점을 받을 수 있고, 모호하거나 혼란스러운 답변은 2점을 받을 수 있습니다.
7. 작업별 메트릭
각기 다른 LLM 작업에는 맞춤형 평가 메트릭이 필요합니다.
대화 시스템의 경우 메트릭은 사용자 참여도 또는 작업 완료율을 평가할 수 있습니다. 코드 생성의 경우, 생성된 코드가 얼마나 자주 컴파일되거나 테스트를 통과하는지로 성공 여부를 측정할 수 있습니다
예시: 고객 지원 챗봇의 경우 사용자가 대화에 머무는 시간이나 팔로워가 질문하는 횟수로 참여 수준을 측정할 수 있습니다.
사용자가 추가 정보를 자주 묻는다면 모델이 성공적으로 사용자의 참여를 유도하고 쿼리를 효과적으로 해결하고 있음을 나타냅니다.
8. 견고성 및 공정성
모델의 견고성을 평가하려면 예상치 못한 또는 비정상적인 입력에 얼마나 잘 반응하는지 테스트해야 하며, 공정성 메트릭은 모델 출력의 편향성을 파악하여 다양한 인구 통계와 시나리오에서 공평하게 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
예시: "유니콘에 대해 어떻게 생각하세요?"와 같은 기발한 질문으로 모델을 테스트할 때, 모델은 이 질문을 우아하게 처리하고 적절한 응답을 제공해야 합니다. 대신 무의미하거나 부적절한 답변을 제공한다면 견고성이 부족하다는 것을 나타냅니다.
공정성 테스트는 모델이 편향되거나 유해한 결과를 생성하지 않도록 보장하여 보다 포용적인 모델을 프로모션합니다 AI 시스템 .
자세히보기 : 머신러닝과 인공 지능의 차이점
9. 효율성 메트릭
언어 모델이 복잡해짐에 따라 속도, 메모리 사용량, 에너지 소비량과 관련하여 효율성을 측정하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 효율성 메트릭은 응답을 생성할 때 모델이 얼마나 리소스를 많이 사용하는지 평가하는 데 도움이 됩니다
예시: 대규모 언어 모델의 경우 효율성을 측정하려면 사용자 쿼리에 대한 답변을 얼마나 빨리 생성하는지, 이 과정에서 얼마나 많은 메모리를 사용하는지 추적해야 할 수 있습니다.
응답하는 데 너무 오래 걸리거나 과도한 리소스를 소비하는 경우 챗봇이나 번역 서비스처럼 실시간 성능이 필요한 애플리케이션의 경우 문제가 될 수 있습니다.
이제 LLM 모델을 평가하는 방법을 알게 되었습니다. 하지만 이를 측정하기 위해 어떤 tools를 사용할 수 있을까요? 살펴보겠습니다.
ClickUp Brain으로 LLM 평가를 향상시키는 방법
ClickUp은 ClickUp Brain이라는 개인 비서가 내장된 업무용 앱입니다. ClickUp Brain 은 LLM 성능 평가의 판도를 바꾸고 있습니다. 어떤 기능을 할까요?
가장 관련성이 높은 데이터를 정리하고 강조 표시하여 팀을 추적할 수 있게 해줍니다. AI 기반 기능을 갖춘 ClickUp Brain은 최고의 제품 중 하나입니다 신경망 소프트웨어 가 있습니다. 이 소프트웨어는 전체 프로세스를 그 어느 때보다 원활하고 효율적이며 협업적으로 만들어줍니다. 그 기능을 함께 살펴보겠습니다.
지능형 지식 관리
대규모 언어 모델(LLM)을 평가할 때 방대한 양의 데이터를 관리하는 것은 부담스러울 수 있습니다.
clickUp Brain으로 데이터를 요약하고 성능 메트릭 추적을 간소화하세요 ClickUp Brain 는 LLM 평가를 위해 특별히 맞춤화된 필수 메트릭과 리소스를 정리하고 집중 조명할 수 있습니다. 흩어져 있는 스프레드시트와 빽빽한 보고서를 뒤적이는 대신 ClickUp Brain은 모든 것을 한곳에 모아줍니다. 성능 메트릭, 벤치마킹 데이터 및 테스트 결과는 모두 명확하고 사용자 친화적인 인터페이스에서 액세스할 수 있습니다.
이 정리를 통해 팀은 불필요한 요소를 제거하고 정말 중요한 인사이트에 집중하여 트렌드와 성능 패턴을 더 쉽게 해석할 수 있습니다.
필요한 모든 것을 한곳에 모아두면 단순한 데이터 수집에서 영향력 있는 데이터 기반 의사 결정으로 전환하여 정보 과부하를 실행 가능한 인텔리전스로 전환할 수 있습니다.
프로젝트 계획 및 워크플로우 관리
LLM 평가에는 신중한 플랜과 협업이 필요하며, ClickUp을 사용하면 이 프로세스를 쉽게 관리할 수 있습니다.
데이터 수집, 모델 훈련, 성능 테스트와 같은 책임을 쉽게 위임하는 동시에 가장 중요한 작업에 먼저 집중할 수 있도록 우선순위를 설정할 수 있습니다. 이 외에도 사용자 지정 필드를 사용하면 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞게 워크플로우를 조정할 수 있습니다.
clickUp에서 AI를 사용하여 작업을 생성 및 할당하고 워크플로우 간소화하기
ClickUp을 사용하면 모든 사람이 누가 언제 무엇을 하는지 확인할 수 있어 지연을 방지하고 팀 전체에서 작업이 원활하게 진행되도록 할 수 있습니다. 모든 것을 체계적으로 정리하고 처음부터 끝까지 추적할 수 있는 좋은 방법입니다.
맞춤형 대시보드를 통한 메트릭 추적
LLM 시스템의 성능을 면밀히 주시하고 싶으신가요? ClickUp 대시보드 성과 지표를 실시간으로 시각화합니다. 이를 통해 모델의 진행 상황을 즉시 모니터링할 수 있습니다. 이 대시보드는 사용자 정의가 가능하여 필요할 때 필요한 정보를 정확하게 보여주는 그래프와 차트를 만들 수 있습니다.
평가 단계에 걸쳐 모델의 정확도가 향상되는 것을 보거나 각 단계에서 리소스 소비를 세분화할 수 있습니다. 이 정보를 통해 추세를 빠르게 파악하고, 개선이 필요한 부분을 파악하고, 즉시 조정할 수 있습니다.
clickUp 대시보드에서 평가 진행 상황을 한 눈에 확인하세요 _
다음 상세 보고서를 기다리지 마세요, ClickUp 대시보드 를 사용하면 정보를 지속적으로 파악하고 대응할 수 있어 팀이 지체 없이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
자동화 인사이트
데이터 분석은 시간이 많이 소요될 수 있습니다 ClickUp Brain 기능 귀중한 인사이트를 제공하여 업무 부담을 덜어줍니다. 중요한 트렌드를 강조하고 데이터를 기반으로 권장 사항까지 제안하여 의미 있는 결론을 쉽게 도출할 수 있도록 도와줍니다.
ClickUp Brain의 자동화된 인사이트를 사용하면 패턴을 찾기 위해 원시 데이터를 수동으로 샅샅이 뒤질 필요 없이 자동으로 패턴을 찾아냅니다. 이러한 자동화를 통해 팀은 반복적인 데이터 분석에 얽매이지 않고 모델 성능을 개선하는 데 집중할 수 있는 자유를 얻게 됩니다.
clickUp Brain으로 실행 가능한 인사이트를 얻으세요
생성된 인사이트는 바로 사용할 수 있으므로 팀은 무엇이 효과가 있고 변경이 필요한 부분을 즉시 확인할 수 있습니다. ClickUp은 분석에 소요되는 시간을 줄여줌으로써 팀이 평가 프로세스를 가속화하고 실행에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
문서화 및 협업
더 이상 필요한 것을 찾기 위해 이메일이나 여러 플랫폼을 뒤질 필요 없이 모든 것을 바로 확인할 수 있습니다. ClickUp 문서 는 팀이 원활한 LLM 평가를 위해 필요한 모든 것을 한곳에 모은 중앙 허브입니다. 벤치마킹 기준, 테스트 결과, 성능 로그와 같은 주요 프로젝트 문서를 한 곳에 정리하여 누구나 최신 정보에 빠르게 액세스할 수 있습니다.
ClickUp 문서를 진정으로 차별화하는 것은 실시간 협업 기능입니다. 통합 ClickUp 채팅 and 댓글 팀원들이 문서 내에서 직접 인사이트에 대해 토론하고, 피드백을 주고, 변경 사항을 제안할 수 있도록 허용합니다
즉, 팀은 플랫폼에서 바로 결과를 논의하고 조정할 수 있으며, 모든 논의가 적절하고 일관되게 유지됩니다.
팀과 실시간으로 ClickUp 문서를 공동 작업하고 편집하세요_
문서 작성부터 팀워크까지 모든 것이 ClickUp 문서 내에서 이루어지며, 모두가 최신 개발 상황을 보고, 공유하고, 조치를 취할 수 있는 간소화된 평가 프로세스가 만들어집니다.
결과는? 원활하고 통합된 워크플로우를 통해 팀이 명확하게 목표를 향해 나아갈 수 있습니다.
ClickUp을 사용해 볼 준비가 되셨나요? 그 전에 LLM 평가를 최대한 활용하기 위한 몇 가지 팁과 요령에 대해 알아보세요.
lLM 평가의 ## 최고의 실행 방식
LLM 평가에 대한 체계적인 접근 방식은 모델이 사용자의 요구 사항을 충족하고 사용자의 기대에 부합하며 의미 있는 결과를 제공할 수 있도록 보장합니다.
명확한 목표를 설정하고, 최종 사용자를 고려하며, 다양한 메트릭을 사용하면 강점과 개선이 필요한 영역을 드러내는 철저한 평가의 모양을 갖출 수 있습니다. 다음은 프로세스를 안내하는 몇 가지 최고의 실행 방식입니다.
🎯 명확한 목표 정의하기
평가 프로세스를 시작하기 전에 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 달성하고자 하는 목표를 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 시간을 내어 모델의 구체적인 작업이나 목표에 대한 윤곽을 잡으세요.
예시: 기계 번역 성능을 개선하려면 도달하고자 하는 품질 수준을 명확히 하세요. 목표가 명확하면 가장 관련성이 높은 메트릭에 집중할 수 있으므로 평가가 이러한 목표와 일치하고 성공 여부를 정확하게 측정할 수 있습니다.
👥 대상 고객 고려
누가 LLM을 사용할 것이며 그들의 요구가 무엇인지 생각하세요. 의도한 사용자에 맞게 평가를 조정하는 것이 중요합니다.
예시: 매력적인 콘텐츠를 생성하기 위한 모델이라면 유창성 및 일관성과 같은 메트릭에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 대상 고객을 이해하면 평가 기준을 세분화하여 모델이 실제 애플리케이션에서 실질적인 가치를 제공할 수 있습니다
📊 다양한 메트릭 활용
LLM을 평가할 때 하나의 메트릭에만 의존하지 말고 여러 메트릭을 혼합하여 사용하면 보다 종합적인 성과를 파악할 수 있습니다. 각 메트릭은 서로 다른 측면을 포착하므로 여러 메트릭을 사용하면 강점과 약점을 모두 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예시: BLEU 점수는 번역 품질을 측정하는 데 유용하지만 창의적인 글쓰기의 모든 뉘앙스를 포괄하지 못할 수 있습니다. 예측 정확도를 위한 난해성 같은 메트릭과 문맥에 대한 사람의 평가까지 통합하면 모델의 성능을 훨씬 더 종합적으로 파악할 수 있습니다
LLM 벤치마크 및 도구
대규모 언어 모델(LLM)을 평가할 때는 다양한 작업에서 모델 성능을 측정하는 데 도움이 되는 업계 표준 벤치마크와 전문 도구에 의존하는 경우가 많습니다.
다음은 평가 프로세스에 구조와 명확성을 제공하는 널리 사용되는 몇 가지 벤치마크 및 도구에 대한 분석입니다.
주요 벤치마크
- GLUE(일반 언어 이해 평가): GLUE는 문장 분류, 유사도, 추론 등 여러 언어 작업에 걸쳐 모델 역량을 평가합니다. 범용 언어 이해를 처리해야 하는 모델을 위한 벤치마크입니다
- SQuAD(스탠포드 질문 답변 데이터세트): SQuAD 평가 프레임워크는 독해에 이상적이며 텍스트 구절을 기반으로 모델이 질문에 얼마나 잘 답변하는지 측정합니다. 정확한 답변이 중요한 고객 지원 및 지식 기반 검색과 같은 작업에 주로 사용됩니다
- SuperGLUE: GLUE의 향상된 버전인 SuperGLUE는 보다 복잡한 추론 및 문맥 이해 작업에 대해 모델을 평가합니다. 특히 고급 언어 이해가 필요한 애플리케이션에 대해 더 심층적인 인사이트를 제공합니다
필수 평가 도구 ### 필수 평가 도구
- 포옹하는 얼굴 : 광범위한 모델 라이브러리, 데이터 세트 및 평가 기능으로 널리 사용되고 있습니다. 매우 직관적인 인터페이스를 통해 사용자는 벤치마크를 쉽게 선택하고, 평가를 맞춤화하며, 모델 성능을 추적할 수 있어 많은 LLM 애플리케이션에 다용도로 사용할 수 있습니다
- SuperAnnotate : 지도 학습 작업에 필수적인 데이터 관리 및 주석 달기에 특화되어 있습니다. 복잡한 작업에서 모델 성능을 향상시키는 고품질의 사람 주석이 달린 데이터를 용이하게 하기 때문에 모델 정확도를 개선하는 데 특히 유용합니다
- AllenNLP : Allen Institute for AI에서 개발한 AllenNLP는 맞춤형 NLP 모델을 작업하는 연구자와 개발자를 대상으로 합니다. 다양한 벤치마크를 지원하고 언어 모델을 훈련, 테스트 및 평가할 수 있는 도구를 제공하여 다양한 NLP 애플리케이션에 유연성을 제공합니다
이러한 벤치마크와 도구를 조합하여 사용하면 LLM 평가에 대한 포괄적인 접근 방식을 제공합니다. 벤치마크는 작업 전반에 걸쳐 표준을 설정할 수 있으며, 도구는 모델 성능을 효과적으로 추적, 개선 및 개선하는 데 필요한 구조와 유연성을 제공합니다.
이 두 가지를 함께 사용하면 LLM이 기술 표준과 실제 적용 요구 사항을 모두 충족할 수 있습니다.
LLM 모델 평가의 도전 과제
대규모 언어 모델(LLM)을 평가하려면 미묘한 접근 방식이 필요합니다. 다양한 시나리오에서 응답의 품질과 모델의 적응성 및 한도를 이해하는 데 중점을 둡니다.
이러한 모델은 광범위한 데이터 세트에 대해 학습되기 때문에 다양한 요소의 영향을 받기 때문에 정확도 이상의 평가가 필수적입니다.
진정한 평가란 모델의 신뢰성, 비정상적인 상황에 대한 복원력, 비정상적인 상황에 대한 복원력 프롬프트 및 전반적인 응답 일관성. 이 프로세스를 통해 모델의 강점과 약점을 보다 명확하게 파악하고 개선이 필요한 부분을 발견할 수 있습니다.
다음은 LLM 평가 중에 발생하는 몇 가지 일반적인 문제에 대해 자세히 살펴봅니다.
1. 학습 데이터 중복
모델이 테스트 데이터 중 일부를 이미 학습했는지 알기 어렵습니다. LLM은 방대한 데이터 세트에 대해 학습되기 때문에 일부 테스트 문제가 학습 예시와 겹칠 가능성이 있습니다. 이 경우 모델이 진정한 이해도를 보여주는 대신 이미 알고 있는 것을 반복할 수 있으므로 실제보다 더 나은 것처럼 보일 수 있습니다.
2. 일관성 없는 성능
LLM은 예측할 수 없는 반응을 보일 수 있습니다. 어느 순간에는 인상적인 인사이트를 제공하다가도 다음 순간에는 이상한 오류를 범하거나 가상의 정보를 사실로 제시하기도 합니다('환각'이라고 함).
이러한 일관성이 없다는 것은 LLM의 결과가 어떤 영역에서는 빛을 발할 수 있지만 다른 영역에서는 부족할 수 있어 전반적인 신뢰성과 품질을 정확하게 판단하기 어렵다는 것을 의미합니다.
3. 적대적 취약점
MLM은 교묘하게 조작된 프롬프트를 통해 결함이 있거나 유해한 응답을 생성하도록 속이는 적대적 공격에 취약할 수 있습니다. 이 취약점은 모델의 약점을 노출하고 예상치 못한 또는 편향된 출력으로 이어질 수 있습니다. 이러한 공격적인 약점을 테스트하는 것은 모델의 경계를 이해하는 데 매우 중요합니다.
실용적인 LLM 평가 사용 사례
마지막으로, LLM 평가가 실제로 차이를 만드는 몇 가지 일반적인 상황을 소개합니다:
고객 지원 챗봇
LLM은 고객 쿼리를 처리하기 위해 챗봇에서 널리 사용됩니다. 모델이 얼마나 잘 응답하는지 평가하면 정확하고 유용하며 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다.
고객의 의도를 이해하고, 다양한 질문을 처리하며, 사람과 같은 답변을 제공하는 능력을 측정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 비즈니스는 불만을 최소화하면서 원활한 고객 경험을 보장할 수 있습니다.
콘텐츠 생성
많은 비즈니스에서 LLM을 사용하여 블로그 콘텐츠, 소셜 미디어 및 제품 설명을 생성합니다. 생성된 콘텐츠의 품질을 평가하면 문법적으로 정확하고 매력적이며 목표 대상과 관련성이 있는지 확인할 수 있습니다. 높은 콘텐츠 표준을 유지하기 위해서는 창의성, 일관성, 주제와의 관련성 등의 메트릭이 중요합니다.
감성 분석
LLM은 고객 피드백, 소셜 미디어 게시물 또는 제품 리뷰의 감성을 분석할 수 있습니다. 모델이 텍스트가 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 얼마나 정확하게 식별하는지 평가하는 것이 중요합니다. 이를 통해 비즈니스는 고객의 감정을 이해하고, 제품이나 서비스를 개선하며, 사용자 만족도를 높이고, 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다.
코드 생성
개발자는 종종 코드 생성을 지원하기 위해 LLM을 사용합니다. 기능적이고 효율적인 코드를 생성하는 모델의 능력을 평가하는 것은 매우 중요합니다.
생성된 코드가 논리적으로 건전하고 오류가 없는지, 작업 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것이 중요합니다. 이를 통해 필요한 수동 코딩의 양을 줄이고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
ClickUp으로 LLM 평가 최적화하기
LLM 평가는 목표에 부합하는 올바른 메트릭을 선택하는 것이 중요합니다. 번역 품질 개선, 콘텐츠 생성 향상, 전문 작업의 미세 조정 등 구체적인 목표를 이해하는 것이 핵심입니다.
RAG 또는 미세 조정 메트릭과 같이 성과 평가에 적합한 메트릭을 선택하는 것은 정확하고 의미 있는 평가의 기초를 형성합니다. 한편 G-Eval, Prometheus, SelfCheckGPT, QAG와 같은 고급 채점기는 강력한 추론 능력으로 정확한 인사이트를 제공합니다.
하지만 이러한 점수가 완벽하다는 의미는 아니며, 여전히 신뢰성을 확보하는 것이 중요합니다.
LLM 지원서 평가를 진행하면서 특정 사용 사례에 맞게 프로세스를 조정하세요. 모든 시나리오에 적용되는 보편적인 메트릭은 없습니다. 컨텍스트에 중점을 두고 메트릭을 조합하면 모델의 성능을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.
LLM 평가를 간소화하고 팀 협업을 개선하기 위해 ClickUp은 워크플로우를 관리하고 중요한 메트릭을 추적하는 데 이상적인 솔루션입니다.
팀의 생산성을 높이고 싶으신가요? ClickUp에 가입하기 에 가입하고 워크플로우를 어떻게 변화시킬 수 있는지 경험해 보세요!