Ch02-05. Evaluation

LLM 성능 평가 방법 및 리더보드 분석

대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 평가하는 것은 매우 중요한 작업입니다. 본 글에서는 벤치마크 데이터셋, 평가 기준, Open LLM Leaderboard 등 다양한 평가 방법을 소개합니다.

1. LLM 평가 개요

LLM 모델의 성능 평가는 크게 다음과 같은 방식으로 진행됩니다:

• 기본 LLM 평가: 사전 학습된 모델이 지식 활용 및 추론 능력을 얼마나 수행하는지 평가
• 파인튜닝된 LLM 평가: 특정한 지침을 따르는 능력 및 휴먼 얼라인먼트 성능 평가
• 도메인 특화 LLM 평가: 의료, 법률, 금융 등의 특정 분야에서 성능 측정

2. 대표적인 벤치마크 데이터셋

• AI2 Reasoning Challenge: 7700개의 과학 문제로 구성된 평가 세트
• Open LLM Leaderboard: 다양한 LLM을 비교하는 공개 리더보드
• Open Ko-LLM Leaderboard: 한국어 LLM 성능을 평가하는 리더보드
• LM Evaluation Harness: 다양한 LLM 평가를 위한 인터페이스 제공

3. LLM 평가 방법 비교

평가 방식장점단점

벤치마크 기반 평가	자동화된 평가, 비교적 객관적	특정 데이터셋에 과적합 가능
휴먼 라벨링 평가	정확한 평가 가능	비용과 시간이 많이 소요됨
AI 기반 평가 (GPT-4 등)	빠른 평가 가능	모델의 바이어스 존재 가능

4. LLM 평가를 위한 주요 프로젝트 및 플랫폼

• EvalVerse: LLM 평가를 위한 오픈소스 프로젝트
• EvalVerse Architecture: 평가 아키텍처 문서
• LLMOps: LLM 운영 및 평가 방법론

5. 결론

LLM의 성능을 정확하게 평가하는 것은 모델의 발전에 필수적입니다. 다양한 평가 방식과 데이터셋을 활용해 보다 정밀한 평가가 가능하도록 해야 하며, Open LLM Leaderboard 및 EvalVerse와 같은 오픈소스 프로젝트를 적극 활용하는 것이 중요합니다.

📌 관련 자료 및 참고 링크

• Open-Ko-LLM Leaderboard 데이터셋
• Logickor