AI 모델 평가

대규모 언어 모델(LLM)의 성능과 LLM 학습 수준을 평가하려면 체계적인 접근방식을 통해 언어 생성 과정의 다차원적 특성을 포착해야 합니다. 라이온브리지(Lionbridge)의 AI 데이터 솔루션에는 AI 모델 평가 서비스가 포함되어 있습니다.

이 AI 데이터 서비스는 평가 범주를 활용하여 언어 생성의 다차원적 특성을 종합적으로 평가합니다. 이러한 범주를 활용하면 품질, 신뢰성, 사용자 관련성 측면에서 모델 결과물을 꼼꼼하게 검토할 수 있습니다. 또한 평가는 수박 겉핥기 식이 아니라 정확하게 이루어집니다. 따라서 조직은 모델의 결과물이 사용자의 기대를 충족하는지, 비즈니스 목표에 부합하는지, 윤리적 기준을 준수하는지 여부를 확실하게 평가할 수 있습니다.

• 정확성: 응답의 사실 관계가 정확하며 오류가 없는지 측정합니다.

• 유창성: 문법적으로 정확하며 흐름이 자연스러운지 평가합니다.

• 용어: 분야별 용어와 전문용어를 올바르게 사용하는지 평가합니다.

• 가독성: 대상 고객이 내용을 얼마나 쉽게 읽고 이해하는지 측정합니다.

• 문화적 관련성: 대상 고객의 문화적 규범을 민감하게 인식하고 그에 적절하게 응답하는지 평가합니다.

• 완전성: 모든 질문에 빠짐없이 응답하는지 확인합니다.

• 관련성: 주제에서 벗어나지 않고 질문에 직접적으로 응답하는지 평가합니다.

• 일관성: 응답 내용이 논리정연한지, 내용에 모순이 있지는 않은지 확인합니다.

• 환각(반전): 모델이 잘못된 정보를 생성하는지 여부를 측정합니다. (환각이 적을수록 반전 점수가 높아집니다.)

자세한 내용은 안내서에서 확인해 보세요.

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