[기술포스팅 원문] {https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=166705}

[기술포스팅 요약]

이 글은 LLM(대형 언어 모델)의 도입과 품질 평가에 대한 내용으로, LLM 기술을 활용해 서비스 성능을 향상시키는 과정을 설명하고 있습니다. LLM 기술은 방대한 데이터를 학습하여 자연스러운 언어 이해와 생성 능력을 갖춘 AI 기술로, 서비스의 정확성과 신속성을 크게 향상시킵니다. 글에서는 LLM 도입 과정에서의 품질 평가 중요성과 자동화 방법론, 그리고 이를 통한 리소스 효율화에 대해 다루고 있습니다.

• LLM 도입 후 품질 평가의 중요성: 성능 확인, 신뢰성 보장, 개선 방향 제시, 모델 간 비교, 윤리적 사용 보장
• 품질 평가의 주요 목적: 정확성 측정, 일관성 평가, 반응 시간 측정, 사용자 만족도 평가, 윤리적 검증
• LLM 품질 평가 자동화 과정: 기존의 NLU 방식에서 LLM으로 전환하며 자동화 품질 평가 방식을 도입
• 검증 방식 자동화: ChatGPT를 통한 문맥 이해 테스트 및 다양한 LLM 모델을 사용하여 품질 평가 진행
• 자동화 도구 배포 및 CI 도입: 모든 QA/TE 및 유관 부서가 사용할 수 있도록 자동화 도구 배포 및 CI 환경에 통합
• 결과 분석 및 리소스 효율화: 테스트 결과를 점수화하여 학습에 반영, 리소스 효율성을 극대화

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