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개요HELM(Holistic Evaluation of Language Models)은 Stanford CRFM(Center for Research on Foundation Models)에서 개발한 LLM 평가 프레임워크로, 단순 정확도 중심의 평가를 넘어, 편향성, 유해성, 효율성, 견고성 등 다양한 관점에서 언어 모델의 품질을 정량적으로 분석하고 비교하는 것을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM을 정확성 외의 다면적 기준으로 평가하는 표준화된 프레임워크목적다양한 환경과 조건에서 LLM의 강점과 한계를 투명하게 분석필요성LLM이 실제 사용되는 상황에서 발생할 수 있는 다양한 리스크 고려 필요2. 주요 특징특징설명장점다차원 평가 기준정확도뿐 아니라 편향, 유해성, 효율성 등 총 7개 ..

개요lm-eval-harness는 다양한 자연어 처리(NLP) 과제에 대해 LLM(Large Language Model)의 성능을 정량적으로 평가하기 위한 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. EleutherAI에서 개발하였으며, GPT, LLaMA, PaLM, Claude, Mistral 등 다양한 언어 모델에 일관된 방식으로 벤치마크를 적용할 수 있는 범용 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM의 언어 이해 및 생성 성능을 다양한 벤치마크를 통해 자동 평가하는 프레임워크목적모델 간 일관된 비교와 성능 추적, 학습 없이 추론(inference-only) 성능 확인필요성벤치마크마다 형식이 달라 생기는 평가 불일치를 통합하여 재현 가능한 실험 지원2. 주요 특징특징설명장점Pro..

개요HELM(Holistic Evaluation of Language Models)은 대형언어모델(LLM)의 성능을 단순 정확도나 정답률을 넘어, 공정성, 편향성, 신뢰성, 견고성, 효율성 등 다차원적 관점에서 정량·정성 평가하는 포괄적 벤치마크 프레임워크입니다. 스탠포드 CRFM(Center for Research on Foundation Models)이 주도하여 개발하였으며, LLM에 대한 책임 있는 도입과 운영을 위한 필수 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의LLM을 다양한 사용 시나리오와 평가 차원에서 분석·비교하는 벤치마크 체계목적단일 지표 평가의 한계를 극복하고, LLM의 전반적 신뢰성 및 사회적 영향력까지 진단필요성AI 사용 확대에 따른 윤리·안전·공정성 문제를 사전..