LLM 평가(Evals)의 중요성과 효과적인 평가 방법

1. LLM 시스템 평가가 중요한 이유

대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발이 점점 활발해지고 있지만, 기존 소프트웨어와 달리 LLM 시스템의 평가(evaluation)는 예측할 수 없는 변동성이 존재합니다. 같은 입력을 주더라도 매번 다른 출력을 생성할 수 있기 때문에, 기존의 테스트 방식으로는 충분한 검증이 어렵습니다.

따라서 LLM의 성능과 신뢰성을 보장하기 위해서는 체계적인 평가 방법(Evals)이 필요합니다. 이번 글에서는 LLM 평가가 중요한 이유와 효과적인 평가 방법을 소개합니다.

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2. LLM 평가(Evals)가 중요한 4가지 이유

LLM 시스템을 평가하는 것은 단순한 품질 검증을 넘어, 신뢰성과 성능을 확보하는 중요한 과정입니다. LLM 평가가 중요한 이유는 다음과 같습니다.

1) 성능 기준을 수립할 수 있다

LLM의 성능을 객관적으로 측정하기 위해서는 평가 기준(benchmarking)이 필요합니다. 성능 평가를 통해 최적의 하이퍼파라미터를 찾고, 모델의 강점과 약점을 파악할 수 있습니다.

2) 일관성 있고 신뢰할 수 있는 출력을 보장한다

LLM의 출력을 안정적으로 유지하는 것은 실제 서비스 운영에 필수적입니다. 평가 과정을 통해 예측할 수 없는 오류를 발견하고 수정함으로써 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

3) 지속적인 개선을 가능하게 한다

평가를 통해 LLM의 강점과 약점을 분석하고, 부족한 부분을 보완할 수 있습니다. 이를 통해 지속적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.

4) 회귀(regression) 테스트가 가능하다

LLM 모델이 업데이트될 때, 새로운 변경 사항이 기존 성능을 저해하지 않도록 보장해야 합니다. 회귀 테스트를 통해 품질 저하 없이 모델을 개선할 수 있습니다.

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3. LLM 평가의 두 가지 유형

LLM 시스템의 평가는 크게 **사전 배포 평가(Pre-deployment Evaluations)**와 **운영 중 평가(Post-deployment Evaluations)**로 나뉩니다.

1) 사전 배포 평가(Pre-deployment Evaluations)

모델이 실제 환경에 배포되기 전, 충분한 성능 검증이 필요합니다. 사전 배포 평가의 핵심 요소는 다음과 같습니다.

① 성능 측정 및 벤치마킹

모델의 성능을 측정하고, 이전 버전과 비교하여 개선된 점과 부족한 점을 확인합니다.

② 회귀 없는 업데이트 보장

모델을 개선하는 과정에서 기존 성능이 저하되지 않도록 검증합니다.

2) 운영 중 평가(Post-deployment Evaluations)

운영 중인 LLM 시스템도 지속적인 평가와 개선이 필요합니다.

① 실시간 모니터링

LLM이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 실시간으로 모니터링하여 오류를 감지합니다.

② 사용자 피드백 반영

사용자로부터 수집한 피드백을 분석하여 모델을 최적화합니다.

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4. 효과적인 LLM 평가 방법

LLM 시스템을 평가하기 위해서는 다양한 기준과 지표를 활용해야 합니다.

1) 정답 데이터(Ground Truth) 생성

평가를 위한 기준 데이터(정답 데이터)를 생성해야 합니다. 이는 전문가가 직접 작성하거나, 기존의 신뢰할 수 있는 데이터를 활용하여 구성할 수 있습니다.

2) 핵심 평가 지표 선택

LLM 시스템의 성능을 측정하기 위해 적절한 평가 지표를 선택해야 합니다. 대표적인 지표는 다음과 같습니다.

평가 지표	설명	중요성
정확성(Answer Relevancy)	질문에 대한 답변이 얼마나 적절한지를 측정	사용자 만족도 유지
일관성(Coherence)	답변이 논리적으로 연결되고 의미가 명확한지 평가	이해하기 쉬운 답변 제공
문맥 적합성(Contextual Relevance)	대화 흐름에 맞는 답변인지 검증	대화의 자연스러움 유지
책임성(Responsibility Metrics)	편향적인 답변이나 유해한 콘텐츠가 포함되지 않았는지 검토	윤리적인 AI 모델 구축
RAG 평가 지표	검색 증강 생성(RAG) 모델의 성능을 평가하는 지표	모델의 신뢰성과 정확성 확보

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5. 평가 지표를 활용한 성능 개선 방법

평가 지표를 활용하여 LLM의 성능을 개선하는 방법은 다음과 같습니다.

1) 평가 점수 계산 및 분석

각 지표에 대해 모델의 점수를 계산하고, 정답 데이터와 비교하여 부족한 부분을 파악합니다.

2) 성능 저하 원인 분석

• 낮은 정답 정확도(Answer Relevancy) → 모델의 학습 데이터 보강 필요
• 문맥 적합성이 떨어짐(Context Recall) → 검색 및 정보 인덱싱 최적화 필요

3) 지속적인 최적화 진행

모델의 동작 방식을 데이터 기반으로 개선하고, 업데이트 후 다시 평가하여 성능이 향상되었는지 확인합니다.

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6. 평가 자동화 및 운영 환경에서의 지속적인 개선

LLM의 성능을 지속적으로 관리하려면 평가 자동화와 운영 중 데이터 활용이 중요합니다.

1) 평가 자동화(Evaluation Automation)

CI/CD(지속적 통합/배포) 파이프라인에서 자동 평가를 수행하면 코드 변경이 있을 때마다 모델의 성능을 검증할 수 있습니다.

2) 데이터 플라이휠(Data Flywheel) 구축

운영 중 수집한 데이터를 활용하여 모델을 지속적으로 개선하는 과정입니다.

1. 사용자 피드백과 평가 데이터를 수집
2. 새로운 학습 데이터로 반영
3. 모델 재학습 및 성능 검증
4. 개선된 모델을 배포하여 다시 평가

이러한 반복적인 개선 과정을 통해 LLM 시스템을 점점 더 최적화할 수 있습니다.

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7. 지속적인 평가가 LLM의 성능을 결정한다

LLM 시스템은 기존 소프트웨어와 달리 출력이 고정되지 않으며, 지속적인 개선과 검증이 필요합니다.

✅ 효과적인 LLM 평가를 위한 핵심 포인트

✔ 성능 기준을 설정하고, 신뢰할 수 있는 평가 지표를 활용
✔ 사전 배포 평가를 통해 모델의 기본 성능을 검증
✔ 운영 중에도 지속적인 모니터링과 사용자 피드백을 반영
✔ 데이터 플라이휠을 활용하여 모델을 지속적으로 개선

LLM 평가 프로세스를 철저하게 운영하면, 보다 신뢰할 수 있고 일관된 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
앞으로 AI가 더욱 발전하면서, 평가 방법도 함께 진화할 것입니다. 이를 통해 보다 강력하고 안전한 LLM 시스템을 운영할 수 있을 것입니다. 🚀

https://www.thoughtworks.com/insights/blog/generative-ai/how-to-evaluate-an-LLM-system

How to evaluate an LLM system