AI 평가는 대형 모델이나 AI 응용에 대한 체계적인 평가를 의미합니다. 단순히 몇 가지 무작위 질문을 던져 감을 잡는 것이 아니라, 실제 작업을 테스트 세트, 점수 기준, 회귀 검사로 전환하여 모델이나 애플리케이션이 진정으로 실현 가능한지 판단하는 것입니다.
왜 채팅 경험이 품질을 대표하지 않는가
대형 모델은 '합리적으로 보이는' 데 능숙하지만, 온라인 애플리케이션은 안정성에 신경 씁니다: 고객 서비스가 올바른 정책을 인용하는지, 지식 기반이 모르는 질문에 답변하지 않는지, 상담원이 무작위로 버튼을 클릭하는지, 생성된 콘텐츠가 브랜드 및 준수 요건을 충족하는지 등이 포함됩니다. 몇 라운드 수동 테스트에 의존하면 경계 케이스를 쉽게 놓칠 수 있습니다.
EVAL에는 보통 무엇이 포함되어 있나요?
- 테스트 샘플: 실제 사용자 문제, 과거 티켓, 일반적인 실패 사례.
- 예상 행동: 답변해야 할까, 거부할까, 출처를 인용해야 할까, 아니면 추가 정보를 요청해야 할까?
- 채점 방법: 수동 채점, 규칙 확인, 심판 대법학 대법(LLM), 또는 혼합 채점.
- 회귀 과정: 모델, 프롬프트, 검색 전략을 업데이트한 후 다시 실행합니다.
애플리케이션마다 평가 우선순위가 다릅니다
RAG 신청서는 리콜이 정확한지, 답변이 출처에 충실한지, 인용이 검증 가능한지 확인해야 합니다; 에이전트 애플리케이션은 도구 호출이 안전한지, 단계가 복원 가능한지, 실패 후 애플리케이션이 중단되는지 확인해야 합니다; 콘텐츠 생성은 어조, 사실, 형식, 금지된 단어를 고려해야 합니다. 보편적인 점수만으로는 모든 이야기를 다 해주지 않습니다.
흔한 오해
출시 전날까지 평가를 하지 말고, 모델 벤더의 공개 순위에만 의존하지 마세요. 공개 순위는 모델의 기본 기능을 보여줄 수 있지만, 여러분의 평가는 비즈니스에서 신뢰성을 보여줄 수 있습니다. 실패가 일찍 누적될수록 AI 애플리케이션이 안정적으로 반복되기 쉬워집니다.
