LLM을 평가자로 활용하기 위한 가이드
Using LLM-as-a-Judge For Evaluation: A Complete Guide
이 가이드는 30개 이상의 기업에서 평가 시스템을 설정하는 데 도움을 준 경험을 바탕으로 작성되었다. AI 팀은 데이터에 압도당하는 문제를 겪고 있으며, 평가 과정에서 발생하는 일반적인 실수로는 너무 많은 지표, 임의의 점수 체계, 도메인 전문가 무시, 검증되지 않은 지표 사용 등이 있다. 이를 해결하기 위해 'Critique Shadowing' 기법을 제안하며, 첫 단계로 주요 도메인 전문가를 찾아야 한다. 이들은 기술적으로 수용 가능한 기준을 설정하고, 사용자가 원하는 것을 이해하는 데 도움을 준다. 다음 단계로는 이 전문가와 함께 AI가 직면할 문제를 포괄하는 다양한 데이터셋을 구축해야 한다.
주요 도메인 전문가의 참여는 AI 제품의 성공에 필수적이며, 이를 통해 평가의 일관성을 높일 수 있다.
원문 출처
Hamel Husain's Blog