LLM 품질 테스팅 시작하기

본 글은 LLM 및 자체 개발한 sLLM의 품질 평가 필요성에 따라 진행된 테스팅 프로젝트 경험을 공유합니다. LLM 평가의 대표적인 사례로 Hugging Face의 Open LLM Leaderboard를 소개하며, 초기 버전의 한계점과 Season 2로 개선된 평가 항목 및 기준을 설명합니다.

Leaderboard는 모델 성능 비교에 유용하지만, 편법 학습 및 데이터 노후화 등의 문제로 실제 정성 평가에서는 만족스럽지 못한 결과를 초래할 수 있음을 지적합니다. 이에 따라 자체 sLLM 테스팅 프로젝트에서는 이러한 평가 방법들을 리서치하고 설계하여 실제 평가를 진행한 내용을 다룹니다.

LLM 기술의 빠른 발전 속도에 맞춰 엄격해진 품질 지표의 중요성을 강조하며, 효과적인 LLM 품질 평가 방안을 모색합니다.