Gen AI 평가 서비스 (Generative AI Evaluation Service)

Gen AI 평가 서비스는 대규모 언어 모델(LLM)이나 기타 생성형 AI 모델이 생성한 콘텐츠(텍스트, 코드, 이미지, 비디오 등)의 품질, 안전성, 편향성 및 성능을 체계적이고 객관적으로 측정하고 검증하는 전문 솔루션 또는 플랫폼을 의미합니다.

LLM의 성능을 비즈니스 목표에 맞게 최적화하고 프로덕션 환경에서 안정적으로 운영하기 위해 필수적인 프로세스입니다.

Gen AI 평가 서비스의 개념 및 필요성

생성형 AI 모델은 '정답'이 정해져 있지 않은 콘텐츠를 만들기 때문에, 그 결과를 전통적인 소프트웨어 테스트 방식으로는 평가하기 어렵습니다. 평가는 다음과 같은 이유로 중요합니다.

1. 할루시네이션 방지 (Hallucination Prevention): 모델이 사실과 다른 허위 정보를 생성하는 환각 현상의 빈도를 측정하고 줄여야 합니다.
2. 안전성 및 윤리 준수: 유해하거나 편향된 콘텐츠, 증오 발언, 저작권 침해 소지가 있는 내용을 생성하는지 검증해야 합니다.
3. 비즈니스 목표 달성: 모델이 단순한 답변을 넘어, 특정 비즈니스 목표(예: 고객 문의 해결률, 코드 작성 속도)를 달성하는지 측정해야 합니다.
4. 모델 비교 및 선택: 다양한 LLM(GPT, Claude, Llama 등) 중 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택하기 위한 객관적인 기준을 제공합니다.

주요 평가 항목 및 측정 기준

Gen AI 평가 서비스는 다양한 측면에서 모델의 성능을 측정하며, 크게 정량적 (Quantitative) 평가와 정성적 (Qualitative) 평가로 나뉩니다.

1. 기능적 품질 (Functional Quality)

모델이 요청된 작업을 얼마나 정확하게 수행하는지에 대한 평가입니다.

2. 사용자 경험 품질 (User Experience Quality)

생성된 콘텐츠가 얼마나 자연스럽고 사용하기 편안한지에 대한 평가입니다.

3. 안전성 및 윤리 (Safety and Ethics)

모델의 답변이 사회적 기준과 윤리적 가이드라인을 준수하는지에 대한 평가입니다.

Gen AI 평가 서비스의 작동 방식 (도구)

대부분의 평가 서비스는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

• 데이터셋 구성: 평가를 위한 질문-응답 쌍 또는 프롬프트 세트(Golden Dataset)를 준비합니다.
• 자동화된 평가 메트릭 (Traditional Metrics): ROUGE, BLEU, Perplexity와 같은 전통적인 ML 메트릭을 사용하여 기본적인 품질을 측정합니다.
• LLM 기반 평가 (LLM-as-a-Judge):

① 가장 중요한 방법: 높은 성능을 가진 LLM(예: GPT-4)을 '심판(Judge)'으로 사용하여, 평가 대상 모델의 답변에 대해 정확성, 유창성, 안전성 등을 점수화하거나 순위를 매깁니다.

② 이는 사람이 직접 평가하는 것과 유사한 정성적 평가를 대규모로 자동화할 수 있게 합니다.

• 인간 평가 (Human Evaluation): 가장 정확하지만 비용이 많이 드는 방법입니다. 크라우드소싱이나 내부 전문가 그룹을 통해 모델의 답변에 대해 직접 점수를 부여하고 피드백을 수집합니다.
• 대시보드 및 보고서: 모든 평가 결과를 통합하고 시각화하여, 모델 개발팀이 어떤 부분을 개선해야 할지 직관적으로 파악할 수 있도록 대시보드를 제공합니다.

주요 Gen AI 평가 서비스 예시

대부분의 주요 클라우드 제공업체와 전문 스타트업들은 자체적인 평가 서비스를 제공합니다.

• Google Vertex AI: Vertex AI 내에서 모델 비교, 인간 평가 워크플로우, 안전 필터링 등을 포함한 통합 평가 기능을 제공합니다.
• OpenAI Evals: OpenAI 모델의 성능을 측정하고 벤치마킹하는 데 사용되는 프레임워크입니다.
• 전문 스타트업 솔루션: 모델의 편향성, 안전성, 환각 감지 등에 특화된 독립적인 평가 솔루션도 존재합니다.