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Dev.toAI/ML
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범용 Benchmark를 넘어선 도메인 특화 Eval 설계의 필요성
Wait, you guys run evals?
AI 요약
Context
Peer Reviewed Benchmark 위주의 성능 측정으로 인한 실제 Use Case와의 괴리 발생. 모델의 의사결정 정밀도를 보장하기 위한 엄격한 검증 체계 부족.
Technical Solution
- 제품의 구체적인 Use Case를 반영한 Custom Eval 설계
- 모델의 의사결정 경로 분석을 통한 Failure Map 구축
- 강점 증폭과 약점 억제를 위한 피드백 루프 형성
- 실제 운영 환경의 엣지 케이스를 반영한 테스트 셋 구성
실천 포인트
1. 사용 중인 범용 Benchmark가 실제 제품의 비즈니스 로직을 대변하는지 검토
2. 시스템 고유의 실패 패턴을 정의한 Custom Eval Dataset 구축
3. 모델의 결정론적 동작 확인을 위한 정밀 검증 파이프라인 도입