Harness를 이용해 LLM 애플리케이션 평가 자동화하기
1
AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
Harness를 이용한 LLM 애플리케이션 평가 자동화
이 게시물은 LINE GAME PLATFORM 팀이 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션의 테스트 자동화 및 평가 방법론을 소개합니다.테스트 및 평가 방법 개선
- 프롬프트별 테스트 단위 세분화로 개별 성능 독립 평가
- 정량 평가 도입 및 다양한 평가 지표(정확한 매칭, 코사인 유사도, METEOR, Rouge-L, GPT 유사도 등) 활용
Harness 프레임워크 활용
- EleutherAI의 오픈소스 평가 프레임워크 Harness 기반 평가 자동화 파이프라인 구축
- LM 추상 클래스 상속을 통한 커스텀 모델 등록과 YAML 파일을 통한 작업(task) 정의 및 동적 프롬프트 적용
- Filter 기능으로 모델 응답 내 아웃풋별 맞춤 평가 가능
성과 및 자동화 필요성
- 프롬프트, 데이터, 모델 변경 시 반복적이고 복잡한 테스트 과정을 자동화하여 효율성 증대
- 임곗값 기반 이진화 평가로 도메인 특성 맞춤 성능 판단