대형 언어 모델(LLM)을 어떻게 평가해야 할까요? 테스트하고, 지표를 수집하고, 개선점을 찾는 일은 겉으로 보기엔 단순해 보이지만, 실제로는 기대만큼 효과가 나타나지 않는 경우가 많습니다.
이는 많은 경우, 평가의 방향 자체가 어긋나 있기 때문인데요. 겉으로 드러나는 수치에만 집중하면 실패할 수밖에 없습니다.
오늘은 LLM 평가가 왜 실패하는지, 그리고 어떻게 하면 실질적인 인사이트와 성과로 이어지는 평가 전략을 만들 수 있는지 함께 살펴보겠습니다.
무엇을 평가해야 할까?
LLM 평가의 본질은 언어 모델 기반 시스템이 실제로 얼마나 잘 작동하는지를 측정하는 데 있습니다. 이를 위해 보통 다음과 같은 기준이 활용됩니다:
질문과의 관련성: 사용자의 질문과 잘 맞는 응답인가?
사실 여부: 응답 내용이 객관적으로 정확한가?
정확성: 기대했던 결과와 일치하는가?
유용성: 사용자가 실제로 활용할 수 있는 정보인가?
유사도: 정답으로 여겨지는 응답과 얼마나 비슷한가?
이와 같은 기준은 문서 요약, 고객 상담 챗봇, 코드 생성, 검색 도우미 등 다양한 분야에서 매우 중요한 평가 요소입니다.
하지만 생각보다 단순하지 않은 평가
평가 기준을 정하고, 테스트 데이터를 만들고, 결과를 비교하면 끝일 것 같지만, 현실은 훨씬 복잡합니다. 실제 서비스 환경에서는 다음과 같은 다양한 요소들이 함께 작동합니다:
복잡한 프롬프트 구성
지식 기반 검색(RAG)을 통한 문서 참조
외부 API 또는 도구 호출
다단계 추론, 다중 에이전트 협업
사람이 부여하는 주관적이고 일관되지 않은 라벨링
아무리 테스트를 정교하게 설계하더라도, 사용자가 실제로 목표를 달성할 수 있었는지를 평가하지 않으면, 잘 작동한다고 보기 어렵습니다. 겉으로는 좋아 보이지만, 사용자 입장에서는 여전히 불편할 수 있지요.
문제의 핵심: ‘비즈니스 가치’와의 불일치
LLM 평가가 실패하는 가장 근본적인 이유는, 실제 비즈니스 성과나 사용자 목표와 연결되지 않은 지표를 쫓고 있기 때문입니다.
예를 들어:
잘못된 지표를 개선하는 경우:
문장 유사도 점수(ROUGE, BLEU 등)는 높아졌지만, 사용자 만족도는 그대로일 수 있다.방향 없이 최적화만 추구하는 경우:
사실성이나 유사도를 높였지만, 답변이 여전히 어렵거나 쓸모없다면 의미가 없다.복잡하고 확장 어려운 테스트 시스템:
다양한 기준과 라벨링 시스템이 오히려 개선을 방해할 수 있다.데이터는 많은데, 방향이 안 보이는 경우:
결과는 모았지만, 어디를 고쳐야 할지 불분명하다.
효과적인 평가 전략을 위한 5가지 원칙
LLM 평가를 제대로 하고 싶다면, 다음 다섯 가지 원칙을 기억하세요:
사용자 목표에서 출발하세요
“성공이란 사용자 입장에서 어떤 모습일까?”를 먼저 정의한 뒤, 지표를 설계하세요.자동 평가와 사람 평가를 균형 있게 사용하세요
GPT 기반 채점이나 유사도 측정도 유용하지만, 특히 초반에는 사람의 판단이 더 중요합니다.비즈니스 성과와 연결하세요
단순한 정확도보다 과업 성공률, 고객 만족도(CSAT), 매출 기여도 등 의미 있는 지표에 집중하세요.자동화로 회귀(regression)를 감지하세요
업데이트 후 성능이 떨어지지 않도록 지속적으로 모니터링할 수 있는 자동화된 테스트 파이프라인을 구축하세요.숫자는 목적이 아니라 수단입니다
지표는 ‘성과를 포장하는 장식’이 아니라, 의사결정에 도움을 주는 나침반입니다. 숫자만을 위한 숫자에 집착하지 마세요.
