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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..

개요MT-Bench는 대형 언어 모델(LLM)의 실제 사용 시나리오에 가까운 멀티턴(Multi-turn) 대화를 기반으로 모델의 응답 품질을 평가하는 벤치마크입니다. LMSYS(Large Model Systems Organization)에서 개발되었으며, 단일 질문-응답이 아닌 연속된 질의와 응답 흐름에서 모델의 일관성, 이해력, 창의성 등을 측정하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM의 실용적 대화 성능을 측정하기 위한 멀티턴 대화형 평가 벤치마크목적단일 문항 기준의 한계를 넘어 실제 사용자 경험에 가까운 평가 구현필요성LLM이 실제 사용에서 보여주는 흐름, 맥락 유지 능력 등을 정량적으로 평가할 수단 부족2. 주요 특징특징설명장점멀티턴 구성80개의 다양한 주제 대화 시나리오 ..

개요OpenAI Evals SDK는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 반복 가능하고 체계적으로 평가하기 위한 오픈소스 기반의 평가 프레임워크입니다. 이 도구는 평가 기준을 코드로 정의할 수 있게 하여, 실험 자동화, 결과 재현성, 팀 협업을 가능하게 하고 LLM 기반 서비스 개발의 품질과 신뢰성을 크게 높입니다.1. 개념 및 정의OpenAI Evals SDK: LLM 또는 기타 모델에 대한 입력/출력 테스트를 코드로 구현할 수 있도록 하는 Python 기반 SDK기반 철학: 평가도 테스트처럼 다루며, 자동화 및 협업을 고려한 설계평가 방식: 프롬프트 기반, 기준 정답과 비교, LLM judge 사용 등 다양한 방식 지원2. 특징 항목 설명 비교 대상 평가 코드화평가 기준, 데이터셋, 메트릭을 코드로..

개요LLMOps는 LLM(Large Language Models) 기반 애플리케이션을 개발, 배포, 모니터링, 최적화하는 전체 수명 주기를 관리하는 운영 프레임워크이다. 기존 MLOps의 확장된 개념으로, LLM 특유의 대규모 파라미터, 프롬프트 관리, 레이턴시 대응, 평가 지표 등의 요구를 반영한다. GenAI 시대의 AI 운영 패러다임으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM 기반 시스템의 훈련, 배포, 프롬프트 관리, 성능 모니터링 등을 포함하는 엔드투엔드 운영 체계목적LLM 서비스 품질 보장, 비용 효율화, 사용자 경험 최적화구성 범위프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 캐시, 보안·감사, A/B 테스트 등 포함LLMOps는 단순 모델 배포를 넘어서, 대규모 모델 특화 운영 자동화에..

개요AgentBench는 대규모 언어 모델(LLM)의 실제 에이전트 수행 능력을 종합적으로 평가하기 위해 설계된 멀티태스크 벤치마크입니다. 단순 지식 회상이나 논리적 질의응답을 넘어, 다양한 환경에서의 문제 해결 능력, 협업, 도구 사용, 웹 인터페이스 조작 등 실제 작업 기반의 '에이전트 역할 수행 능력'을 정량화하고 비교할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의AgentBench는 언어 모델이 다양한 도메인의 시뮬레이션 환경에서 실제 에이전트처럼 행동하는지 평가하는 프레임워크입니다.벤치마크 성격: 능동적 과제 해결, 다중 인터페이스 활용, 지능적 선택 평가목적: 실세계 태스크 기반의 LLM 에이전트 품질 측정범위: 8개 카테고리, 51개 에이전트 태스크로 구성2. 특징 항목 AgentBench..

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..