1부: 데이터도 정답도 없다: 하이퍼커넥트가 LLM을 길들이는 법

이 글은 Tinder의 AI-enabled Discovery 프로젝트를 예시로, 정답 데이터가 없는 open-ended generation 문제에서 '좋은 설명'을 정의하고 사람이 일관되게 평가할 수 있는 정책을 수립하는 과정을 다룹니다. 소개팅 주선자의 비유를 통해 설명의 중요성을 강조하며, LLM을 활용한 설명 생성 및 평가의 어려움과 이를 해결하기 위한 하이퍼커넥트의 접근 방식을 소개합니다.

특히, 명확한 정답이 없는 상황에서 어떻게 평가 기준을 세우고 일관성을 유지할 수 있는지에 대한 고민을 공유하며, 이는 LLM 기반 서비스 개발에 있어 중요한 시사점을 제공합니다. 2부에서는 LLM-as-a-Judge를 설계한 과정을 다룰 예정입니다.