LLM 평가: AI 모델 테스트가 중요한 이유

한 회사에서 신입 사원을 채용한다고 가정해 보겠습니다. 이력서는 훌륭하고 모든 작업이 빠르고 효율적으로 완료됩니다. 기술적으로는 작업이 완료되고 있지만 제대로 완료되고 있을까요? 품질이 높고 정확하며 신뢰할 수 있나요?

다른 신입 사원과 마찬가지로, 관리자는 시간을 들여 업무가 회사 기준에 부합하고 적절하게 수행되는지 검토합니다. 인공 지능(AI)이 비즈니스 성과 및 의사 결정에서 더 큰 역할을 함에 따라 기업은 LLM에 대해서도 동일한 역할을 해야 합니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터로 학습된 파운데이션 모델로, 텍스트 이해 및 생성과 관련된 작업에 사용됩니다. 예를 들어, 이러한 유형의 AI 시스템은 콘텐츠 작성, 요약 및 감정 분석과 같은 작업에 특히 유용합니다.

LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰고 새로운 방식으로 생성형 AI를 대중의 눈에 띄게 했습니다. 가장 잘 알려진 예로는 OpenAI의 Chat GPT-3 및 GPT-4와 Meta의 Llama가 있지만 다양한 도메인에서 광범위한 LLM이 사용되고 있습니다. LLM은 챗봇, 가상 어시스턴트, 언어 번역 툴 및 코드 생성 시스템과 같은 AI 툴을 지원합니다.

LLM 애플리케이션이 특히 의료 및 금융과 같은 고위험 산업에서 사용하기 위해 더 광범위하게 채택됨에 따라 그 아웃풋을 테스트하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이것이 바로 LLM 평가가 필요한 이유입니다.

LLM 평가는 대규모 언어 모델의 성능과 기능을 평가하는 프로세스입니다. 간단히 'LLM 평가'라고도 하며, 다양한 작업, 데이터 세트 및 메트릭에 걸쳐 이러한 모델을 테스트하여 효과를 측정하는 작업을 수반합니다.

평가 방법은 자동화된 벤치마크와 사람이 주도하는 평가를 사용하여 LLM의 강점과 약점을 찾을 수 있습니다. 이 프로세스에는 모델의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 결정하기 위해 모델의 아웃풋을 실측 데이터(사실이라고 가정한 정보) 또는 사람이 생성한 응답과 비교하는 작업이 포함됩니다. LLM 평가 결과는 연구자와 개발자가 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다. 평가 프로세스는 LLM의 운영 관리와 관련된 대규모 언어 모델 작업(LLMOps)의 핵심 구성 요소이기도 합니다.

일상 생활에서 LLM의 역할이 커짐에 따라 이를 평가하면 이것이 의도한 대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. LLM 평가는 기술적 요구 사항 외에도 사용자와 이해관계자 간의 신뢰 구축에도 도움이 됩니다.

LLM 평가는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 모델 성능
• 윤리적 고려 사항
• 비교 벤치마킹
• 새로운 모델 개발
• 사용자와 이해관계자의 신뢰

LLM 평가에서는 모델이 예상대로 작동하고 있는지, 작업과 도메인 전반에서 고품질의 아웃풋을 생성하는지 여부를 보여줍니다. 평가를 통해 기본 기능 외에도 언어 이해, 세대 품질 및 작업별 숙련도의 미묘한 차이를 확인할 수 있습니다. 또한 지식 격차나 추론의 불일치 등 잠재적인 약점을 정확히 찾아낼 수 있어 연구자와 개발자가 개선 목표를 더 잘 설정할 수 있습니다.

LLM은 개발 과정에서 특히 학습 데이터를 통해 인간의 편견에 영향을 받습니다. 평가는 모델 응답의 잠재적인 편견이나 부정확성을 식별하고 완화하는 한 가지 방법입니다. AI 윤리에 초점을 맞추면 기술이 사회적 불평등을 고착화하는 것을 방지하고 사실에 입각한 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.

LLM 평가를 통해 다양한 모델의 성능을 비교하고 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. 성능 메트릭의 결과를 계산 효율성 및 확장성과 같은 요소와 비교하는 표준화된 수단을 제공합니다.

LLM 평가에서 얻은 인사이트는 새로운 모델 개발에 도움이 될 수 있습니다. 이는 연구자들이 새로운 학습 기법, 모델 설계 또는 특정 능력을 만드는 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.

LLM 평가는 개발의 투명성을 지원하고 아웃풋에 대한 확신을 키워줍니다. 결과적으로 조직이 현실적인 기대치를 설정하고 AI 툴에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

LLM 평가와 LLM 시스템 평가는 밀접하게 관련되어 있지만, 서로 다른 초점을 가지고 있습니다.

LLM 평가(LLM 모델 평가라고도 함)는 모델이 얼마나 잘 수행되는지를 평가합니다. 핵심 언어 모델 자체를 살펴보고 다양한 작업과 도메인에서 텍스트를 이해하고 생성하는 능력에 중점을 둡니다. 모델 평가에는 일반적으로 모델의 원시 능력을 테스트하는 작업이 포함됩니다. 이러한 능력에는 언어에 대한 이해, 생성되는 결과의 품질 및 작업별 성능이 포함됩니다.

LLM 시스템 평가는 보다 포괄적이며 LLM 기반 애플리케이션의 엔드투엔드 성능에 대한 인사이트를 제공합니다. 시스템 평가는 LLM을 중심으로 구축된 전체 에코시스템을 살펴봅니다. 이러한 노력에는 확장성, 보안 및 API 또는 데이터베이스와 같은 다른 구성 요소와의 통합이 포함됩니다.

요컨대, 모델 평가는 특정 업무에서 LLM이 제대로 작동하는지 확인하는 데 중점을 두는 반면, 시스템 평가는 전반적인 사용과 효과를 보다 총체적으로 살펴보는 것입니다. 두 가지 모두 강력하고 효과적인 LLM 애플리케이션을 개발하는 데 필수적입니다.

LLM 평가의 첫 번째 단계는 모델의 용도에 따라 전체 평가 기준을 정의하는 것입니다. 평가에 사용되는 메트릭은 다양하지만 가장 일반적인 메트릭은 다음과 같습니다.

• 정확도
• 회수
• F1 점수
• 일관성
• 난해성
• BLEU
• ROUGE
• 지연 시간
• 독성

분류 또는 질문 답변과 같은 작업에서 정답의 비율을 계산합니다.

LLM 응답에서 실제 정답 또는 올바른 예측의 수와 잘못된 예측의 수를 측정합니다.

정확도와 재현율을 하나의 메트릭으로 통합합니다. F1 점수의 범위는 0에서 1까지이며, 1은 우수한 재현율과 정밀도를 나타냅니다.

생성된 텍스트의 논리적 흐름과 일관성을 평가합니다.

모델이 단어 시퀀스 또는 텍스트 샘플을 얼마나 잘 예측하는지 측정합니다. 모델이 올바른 결과를 더 일관되게 예측할수록 난해성 점수가 낮아집니다.

특히 번역 작업에서 기계가 생성한 텍스트의 품질을 평가합니다.

텍스트 요약의 품질을 사람이 만든 요약과 비교하여 평가합니다.

모델의 효율성과 전반적인 속도를 측정합니다.

아웃풋에 유해하거나 불쾌한 콘텐츠가 있는지 측정합니다.

LLM 평가자는 명확한 평가 기준을 설정한 다음 모델의 성능을 평가하기 위한 포괄적인 방법론을 제공하는 평가 프레임워크를 선택합니다. 예를 들어, IBM의 파운데이션 모델 평가 프레임워크(FM-eval)는 체계적이고 재현 가능하며 일관성 있는 방식으로 새로운 LLM을 검증하고 평가하는 데 사용됩니다.

평가 프레임워크에는 결과를 분석하고 평가 프로세스를 안내하는 데 사용되는 표준화된 데이터 세트 또는 작업인 LLM 벤치마크가 있습니다. 프레임워크는 LLM을 평가하는 방법을 정의하는 반면, 벤치마크는 평가 대상, 즉 특정 작업과 데이터를 정의합니다.

LLM 벤치마크는 질문 답변, 기계 번역, 요약, 감정 분석 등 특정 기술에 대한 LLM을 테스트하기 위한 샘플 데이터 세트, 작업 및 프롬프트 템플릿으로 구성됩니다. 여기에는 성능 평가를 위한 메트릭과 채점 메커니즘도 포함됩니다. 평가 기준은 사실에 근거하거나 사람의 선호도에 따라 달라질 수 있습니다.

개발자는 이러한 벤치마크에서 LLM을 평가하여 다양한 모델의 성능을 비교하고 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 널리 사용되는 LLM 벤치마크의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• MMLU(대규모 멀티태스크 언어 이해) 데이터 세트는 다양한 도메인에 걸친 객관식 문제 모음으로 구성되어 있습니다.
• HumanEval은 특히 기능적 정확성을 중심으로 코드 생성 측면에서 LLM의 성과를 평가합니다.
• TruthfulQA는 LLM이 질문에 대해 진실된 답변을 생성할 수 있는 능력을 측정하여 할루시네이션 문제를 해결합니다.
• 일반 언어 이해 평가(GLUE)와 SuperGLUE는 자연어 처리(NLP) 모델의 성능을 테스트하는데, 특히 언어 이해 작업을 위해 설계된 모델을 테스트합니다.
• Hugging Face 데이터 세트 라이브러리는 수많은 평가 데이터 세트에 대한 오픈 소스 액세스를 제공합니다.

선택된 벤치마크는 제로샷, 퓨샷 및 미세 조정 테스트를 통해 LLM에 도입되어 모델이 얼마나 잘 작동하는지 확인합니다. 퓨샷 테스트를 사용하면 LLM은 작업을 수행하는 방법을 보여주는 레이블이 지정된 소수의 예제를 받은 후 제한된 데이터로 수행할 수 있는 능력을 평가합니다. 제로샷 테스트는 LLM에게 예제 없이 작업을 완료하도록 요청하여 새로운 상황에 어떻게 적응하는지 테스트합니다. 또한 미세 조정을 통해 벤치마크에서 사용하는 것과 유사한 데이터 세트로 모델을 학습시켜 특정 작업에 대한 LLM의 명령을 개선할 수 있습니다.

LLM 평가 결과는 매개변수를 조정하고, 미세 조정하거나, 새 데이터에 대한 재훈련을 통해 모델을 개선하고 반복하는 데 사용할 수 있습니다.

아웃풋을 평가할 때 개발자와 연구자는 LLM-as-a-judge와 human-in-the-loop 평가의 두 가지 접근 방식을 사용합니다.

LLM-as-a-judge 평가에서는 LLM 자체가 자체 아웃풋의 품질을 평가하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 모델에서 생성된 텍스트를 실측 데이터 세트와 비교하거나 난해성 또는 F1과 같은 메트릭을 사용하여 결과를 측정하는 것이 여기에 포함될 수 있습니다.

Human-in-the-loop 접근법의 경우, 인간 평가자가 LLM 아웃풋의 품질을 측정합니다. 이러한 유형의 평가는 자동화된 메트릭만으로는 포착하기 어려운 일관성, 관련성 및 사용자 경험과 같은 보다 미묘한 평가에 유용할 수 있습니다.

LLM 평가에는 많은 실제 사용 사례가 있습니다. 몇 가지 예를 들어 보겠습니다.

검색 증강 생성(RAG)에서 LLM 평가는 모델에서 생성되는 답변의 품질을 테스트하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구자는 SQuAD(스탠포드 질문 답변 데이터 세트) 또는 TruthfulQA와 같은 데이터 세트를 사용하여 모델의 응답을 실측 답변과 비교함으로써 LLM 기반 질문 답변 시스템의 정확성을 확인할 수 있습니다.

연구원은 메트릭 BLEU 및 인간 평가를 사용하여 챗봇 또는 기계 번역 시스템에서 제공하는 텍스트 응답의 품질을 테스트할 수 있습니다. 이렇게 하면 생성된 텍스트가 유창하고 일관되며 컨텍스트에 적합한지 확인하는 데 도움이 됩니다.

연구자들은 전문 데이터 세트와 메트릭을 사용하여 LLM으로 생성된 텍스트에 편견과 유해한 콘텐츠가 있는지 평가할 수 있습니다. 예를 들어, ToxiGen 데이터 세트를 사용하여 모델 아웃풋의 독성을 평가할 수 있으며, 이는 더 안전하고 포괄적인 애플리케이션으로 이어질 수 있습니다.

연구자들은 GLUE 또는 SuperGLUE와 같은 벤치마크 데이터 세트를 사용하여 감정 분석이나 Named Entity Recognition와 같은 다양한 NLP 작업에서 서로 다른 LLM의 성능을 비교할 수 있습니다.

이러한 사용 사례 및 기타 사용 사례에서 LLM 평가는 비즈니스에 중요한 이점을 제공할 수 있습니다. LLM 평가는 개선이 필요한 영역과 약점을 해결할 수 있는 기회를 파악함으로써 더 나은 사용자 경험, 위험 감소, 잠재적인 경쟁 우위 확보로 이어질 수 있습니다.

모든 장점에도 불구하고 LLM 평가는 몇 가지 도전과 한계에 직면해 있습니다. LLM의 개발 속도가 빠르기 때문에 표준화되고 오래 지속되는 벤치마크를 설정하기가 어렵습니다. 문맥적 이해를 평가하는 것은 편견의 미세한 뉘앙스를 감지하는 것과 마찬가지로 어려운 일입니다.

설명 가능성 또한 문제입니다. LLM은 종종 '블랙박스'로 간주되어 평가 목적으로 의사 결정 프로세스를 해석하고 아웃풋에 기여하는 요인을 식별하기가 어렵습니다.

또한 많은 평가 데이터 세트는 다양한 언어나 문화를 대표하지 않습니다. 결과적으로 이러한 데이터 세트로 테스트한 모델은 특정 벤치마크에서는 좋은 성능을 보이지만 실제 시나리오에서는 흔들릴 수 있습니다.

LLM 및 기타 복잡한 머신 러닝 애플리케이션이 새로운 방식으로 계속 개발되고 적용됨에 따라, 이러한 문제를 극복하여 강력한 평가를 보장하는 것은 평가자와 개발자가 LLM의 효과, 안전성 및 윤리적 사용을 개선하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.