최근 많은 기업이 LLM을 활용한 서비스를 앞다투어 출시하고 있습니다. 하지만 개발만큼, 아니 어쩌면 개발보다 더 어려운 것이 바로 '이 서비스, 진짜 배포해도 될까?'를 결정하는 평가 기준을 세우는 일입니다.

단순히 "대답을 잘하네?" 수준의 정성적인 느낌만으로는 서비스의 신뢰성을 담보할 수 없습니다. 우리 서비스에 딱 맞는 평가 기준, 어떻게 시작해야 할까요?

1. 벤치마크 점수에만 의존은 금물

모델의 성능을 평가할 때 가장 많이 참고하는 지표는 공개된 벤치마크 점수(MMLU 등)입니다. 하지만 실제 비즈니스 현장에서는 우리 회사의 데이터와 우리 서비스의 목적에 맞는 '커스텀 평가 지표'가 훨씬 중요합니다.

2. 서비스 목적에 따른 지표 수립

평가 지표는 서비스의 목적에 따라 완전히 달라져야 합니다.

이처럼, 결국 우리 서비스가 해결하려는 페인 포인트(Pain Point)를 정의하고, 그에 맞는 정량적/정성적 지표를 혼합하여 체계를 잡는 것이 첫걸음입니다.

“95점 이상이면 합격!” 같은 정답은 없습니다. 기업마다의 거버넌스가 필요하고, 이전 버전 혹은 경쟁 모델과의 비교군 설정이 필수적입니다. 이 과정에서 평가 리소스를 줄이기 위한 평가 자동화는 이제 선택이 아닌 필수입니다.

글로만 봐서는 막막한 AI 서비스 평가 체계 수립, 실제 기업들은 어떻게 하고 있을까요? 저희 셀렉트스타에서 실제 사례를 바탕으로 <AI 서비스 신뢰성 평가와 기준 수립 방법> 웨비나를 준비했습니다!

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