Harness를 이용해 LLM 애플리케이션 평가 자동화하기

간단 소개

Harness를 활용하여 LLM 애플리케이션 평가를 자동화하고, 다양한 지표를 통해 모델 성능을 다각도로 분석하는 방법론을 제시합니다.

AI Summary

LLM 애플리케이션 테스트의 어려움
- LLM 애플리케이션은 입력값의 미세한 변화에도 결과가 크게 달라지는 변동성이 큰 특징을 가짐
- 프롬프트 체이닝과 같은 기술은 오차 누적을 심화시켜 테스트를 더욱 어렵게 만듦
테스트 및 평가 방법 개선
- 프롬프트별 테스트 단위 세분화: LLM 애플리케이션의 변동성을 제어하기 위해 출력에 영향을 주는 항목을 분리하여 개별 프롬프트의 성능을 독립적으로 평가
- 정량 평가 도입: 객관적인 지표로 모델 성능을 평가하여 일관된 기준을 세우고 빠른 결과 도출
- 다양한 평가 지표 활용: 정확한 매칭, 코사인 유사도, METEOR, Rouge-L, GPT 유사도, GPT 정확도 등 다양한 지표를 응답 형태에 따라 조합하여 사용
Harness를 이용한 테스트 자동화
- Harness는 LLM 평가를 위한 오픈소스 프레임워크로, 다양한 벤치마크와 사용자 정의 작업 지원
- LM 클래스와 YAML 파일을 이용해 모델, 데이터 세트, 프롬프트에 대한 커스텀 인터페이스를 제공하여 LLM을 자유롭게 평가 가능
- 동적 프롬프트 적용: Harness의 Filter 옵션을 사용하여 모델의 응답을 여러 방법으로 후처리하고, 후처리된 응답별로 다른 평가를 수행
- 지표 집계 및 임곗값 설정: 각 지표별 임곗값을 설정하여 점수를 이진화하고, 도메인별 지표 평균 정답값 분포를 기반으로 임곗값을 자동 계산