이 게시물은 정답 데이터가 없는 open-ended 생성 문제에서 하이퍼커넥트가 설명 생성 정책과 평가 기준을 수립한 과정을 소개합니다.

핵심 내용

• Tinder AI-enabled Discovery 사례를 통해 설명 생성의 목표와 맥락 제시
• 정답 부재, 속성 해석의 주관성, 정책 문서화의 어려움 문제 제기
• PM의 빠른 초안 정책 작성과 엔지니어의 신속한 model steering 병행
• pass/fail 평가와 상세한 critique 기록을 통한 개인 기준 언어화 및 팀 합의 도출
• 반복적 이터레이션으로 정책 수렴 및 정책 기반 소형 모델 학습, 이후 LLM Judge로 평가 자동화 예정