Evals in AI: A Deep Dive — Tejas Kumar, IBM
본 영상은 AI 시스템의 신뢰성을 보장하기 위한 평가(Evals) 기법을 심층적으로 다룹니다. 결정론적 테스트의 한계를 넘어 비결정론적 AI 시스템의 성능을 측정하고, LLM 판별기, RAG와 정책 통합 등을 활용하여 AI 애플리케이션의 예측 가능성과 견고성을 확보하는 방법을 구체적인 코드 시연과 함께 안내합니다.
핵심 요약
- AI 시스템의 신뢰성 확보를 위해 '사전 신뢰성(ahead-of-time reliability)'을 제공하는 평가(Evals)의 중요성을 강조합니다.
- 평가는 비결정론적 시스템을 위한 신뢰성 측정 도구이며, 기존의 단위 테스트(unit tests)가 AI 시스템에 적용되기 어려운 이유를 설명합니다.
- 평가 세트는 테스트 케이스, 예상 동작, 판사, 결과 집계 등 네 가지 구성 요소를 가지며, LLM을 판사로 사용하는 기법을 소개합니다.
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