LLM Evaluation은 대형 언어 모델(LLM)의 성능, 신뢰성, 목표 정렬 정도를 체계적으로 평가하는 과정입니다.
모델의 출력 품질을 측정하고 한계를 파악하며, 개선 방향을 찾기 위해 다양한 평가 지표와 방법론이 활용됩니다.

주요 특징:

• 다차원 평가
정확성, 문장 유창성, 논리성, 문맥 적합성 등 여러 측면에서 모델을 종합적으로 평가합니다.

• 자동화된 평가 지표
텍스트 생성 및 요약 과제에서 BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore 등 자동화된 지표를 사용해 평가합니다.

• 사람 기반 피드백
창의성, 윤리적 적합성, 사회 규범 준수 여부 등 기계가 측정하기 어려운 부분은 사람 평가자가 직접 평가합니다.

• 과제 특화 평가
요약, 질의응답, 대화 시스템 등 모델이 수행하는 특정 작업에 맞춰 평가 방법을 맞춤화합니다.

• 지속적인 모니터링
모델 업데이트 시 성능 저하나 개선 여부를 지속적으로 추적합니다.

활용 사례: 

• 모델 벤치마킹
여러 LLM 혹은 버전 간 성능을 비교하여 우수한 모델 선정

• 오류 분석
편향, 허위 생성(환각), 문맥 이해 부족 등 문제점을 발견

• 규제 준수 검증
모델 출력이 윤리, 법적, 사회적 가이드라인을 만족하는지 평가

• 도메인 적응 평가
의료, 금융 등 특수 분야에서 모델이 얼마나 효과적으로 작동하는지 측정

중요성

LLM Evaluation은 모델이 정확하고 신뢰할 수 있으며 사용자의 기대에 부합하는지 확인하기 위해 필수적입니다.
특히 의료, 법률 등 고위험 분야에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 발견하고 수정할 수 있도록 지원하여
AI 시스템에 대한 신뢰를 유지하는 핵심 역할을 합니다.