How to Build Better AI Evals with Claude Code in 5 Steps | Shreya & Hamel
AI 모델의 평가(eval)를 자동화하고 개선하는 방법을 탐구하며, 특히 Claude Code를 활용하여 오류 분석 및 개선 프로세스를 시연합니다. Top-down 방식과 Bottom-up 방식의 평가 차이점을 설명하고, 실제 워크플로우를 통해 AI 모델의 잠재적인 오류를 발견하고 개선하는 과정을 보여줍니다.
핵심 요약
- AI 평가(eval)의 중요성은 AI 모델이 완벽하지 않기 때문에, 개발자는 자신의 취향과 판단을 외부에 명확하게 정의하여 AI가 이를 따르도록 해야 합니다.
- Top-down 평가는 작업 설명 자체의 본질에 대한 비판적 사고에서 시작되며, Bottom-up 평가는 실제 결과물을 보면서 얻는 직관과 피드백을 외부에 명확화하는 것입니다. Claude는 Bottom-up 평가 생성에 약합니다.
- AI 평가를 자동화하기 위해 Claude Code를 사용하면, 데이터셋을 읽고, 시각적으로 인코딩하며, 검토 앱을 구축하고, 검토할 샘플을 선정하며, 상호작용을 통해 피드백을 수집하는 5단계 과정을 거칩니다.
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