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I evaluated my self-trained LLM what 31% accuracy actually means
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AI/ML

1.3B 파라미터 모델로 구현한 31% 정확도의 Medical LLM 성능 검증

I evaluated my self-trained LLM what 31% accuracy actually means

Akhilesh2026년 5월 16일2분intermediate

AI 요약

Context

데모 중심의 파편적 평가 체계를 탈피하여 실제 미학습 데이터셋 기반의 정량적 성능 검증 시도. 무료 GPU 환경의 제한된 학습 시간과 모델 규모로 인한 추론 능력의 한계 직면.

Technical Solution

  • 1,273개의 독립적인 Test Set 중 200개 샘플을 추출한 객관적 평가 파이프라인 구축
  • 4지 선다형 MCQ 형식을 통한 Random Baseline(25%) 대비 모델의 유의미한 학습 여부 검증
  • 모델 규모와 데이터 품질의 상관관계를 분석하여 Mistral 7B 또는 LLaMA 3 8B로의 Base Model 확장 가능성 설계
  • 지식 검색 효율 증대를 위한 PubMed 기반의 정제된 Knowledge Chunk 도입 필요성 식별
  • Retrieval 결과의 정밀도 향상을 위한 Cross-encoder 기반 Re-ranking 전략 수립
  • 모델 교체 시에도 API 및 UI 변경이 없는 모듈형 아키텍처 설계로 유연성 확보

실천 포인트

1. 모델 평가 시 Cherry-picking을 배제하고 독립적인 Test Set을 통한 Baseline 비교 수치를 확보했는가

2. Base Model 변경 시 인프라 및 API 인터페이스의 변경 없이 스왑 가능한 추상화 계층을 설계했는가

3. RAG 파이프라인에서 단순 검색을 넘어 Re-ranking 단계의 도입 필요성을 검토했는가

태그

#RAG#Base Model#Cross Encoder#LLM#Evaluation
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