오늘의 AILLM 평가 시스템에서 피해야 할 두 가지 노이즈 원천
LLM 평가 시스템은 전통적인 테스트와 달리 예측이며, 평가 점수는 추정값으로, 불확실성과 통계적 사고가 필요하다. 평가 결과의 변동은 대화 자체나 평가자에 기인할 수 있으며, 이를 구분해 해결해야 한다.
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사례 핵심
LLM 평가 시스템은 전통적인 테스트와 달리 예측이며, 평가 점수는 추정값으로, 불확실성과 통계적 사고가 필요하다. 평가 결과의 변동은 대화 자체나 평가자에 기인할 수 있으며, 이를 구분해 해결해야 한다.
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적용 포인트
LLM 모델 개선 및 평가 시
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내 업무에 적용해보기
- 평가 프레임워크를 설계하여 테스트와 측정을 구분합니다.
- 대화의 불확실성과 평가자의 노이즈를 분리해 처리합니다.
- 통계적 방법으로 평가 결과의 변동성을 분석하고, 이를 기반으로 모델 개선 전략을 수립합니다.