LLM 단서를 효과적으로 테스트하는 방법 - 이론부터 실무까지 완벽한 가이드

I. 테스트 큐 단어의 근본 원인:

1. LLM은 단서에 매우 민감하며 미묘한 문구 변경으로 인해 상당히 다른 결과가 나올 수 있습니다.
2. 테스트되지 않은 단서 단어가 생성될 수 있습니다:
   • 잘못된 정보
   • 관련 없는 답글
   • 불필요하게 낭비되는 API 비용

둘째, 체계적인 큐워드 최적화 프로세스입니다:

1. 준비 단계
   • 관찰 도구로 LLM 요청 기록하기
   • 사용량, 지연 시간, 비용, 첫 번째 응답 시간 등 주요 지표를 추적하세요.
   • 이상 징후 모니터링: 오류율 증가, API 비용의 급격한 증가, 사용자 만족도 감소
2. 테스트 프로세스
   • 연쇄 사고 및 여러 예시와 같은 기술을 사용하여 여러 단서 단어 변형 만들기
   • 실제 데이터를 사용하여 테스트했습니다:
     • 골든 데이터 집합: 신중하게 선별된 입력 및 예상 출력
     • 프로덕션 데이터 샘플링: 실제 시나리오를 더 잘 반영해야 하는 과제
   • 다양한 버전의 효과 비교 평가
   • 프로덕션 환경에 최적의 프로그램 배포

세 가지 주요 평가 방법에 대한 심층 분석:

1. 실제 사용자 피드백
   • 장점: 효과의 실제 사용을 직접 반영
   • 특성: 명시적 평가 또는 암묵적 행동 데이터를 통해 수집할 수 있습니다.
   • 제한 사항: 구축하는 데 시간이 걸리고 피드백이 주관적일 수 있음
2. 수동 평가
   • 적용 시나리오: 세밀한 판단이 필요한 주관적인 작업
   • 평가 방법:
     • 예/아니오 판단
     • 점수 0-10
     • A/B 테스트 비교
   • 제한 사항: 리소스 집약적이고 확장하기 어려움
3. LLM 자동 평가
   • 적용 가능한 시나리오:
     • 작업 분류
     • 구조화된 출력 유효성 검사
     • 제약 조건 확인
   • 핵심 요소:
     • 평가 프롬프트 자체의 품질 관리
     • 샘플 덜 학습을 사용하여 평가에 대한 지침 제공
     • 온도 매개변수를 0으로 설정하여 일관성 유지
   • 강점: 확장성 및 효율성
   • 주의: 모델 편향의 상속 가능성

IV. 평가 프레임워크에 대한 실용적인 권장 사항:

1. 평가 차원을 명확히 합니다:
   • 정확도: 문제가 올바르게 해결되었는지 여부
   • 유창성: 문법과 자연스러움
   • 관련성: 사용자의 의도에 부합하는지 여부
   • 창의성: 상상력과 참여
   • 일관성: 과거 결과물과의 조정
2. 다양한 작업 유형에 대한 구체적인 평가 전략
   • 기술 지원 카테고리: 문제 해결의 정확성과 전문성에 중점을 둡니다.
   • 크리에이티브 글쓰기 카테고리: 독창성과 브랜드 톤에 집중하기
   • 구조화된 작업: 서식 지정 및 데이터 정확성 강조

V. 지속적인 최적화를 위한 핵심 사항

1. 완전한 피드백 루프 만들기
2. 반복적인 실험의 사고방식 유지
3. 데이터 기반 의사 결정
4. 영향력 강화와 리소스 투자 간의 균형