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파인튜닝

요즘 LLM 평가할 때 뭘 기준으로 보세요?

현실주의자 2026.06.24 15:49 조회 382 추천 14 댓글 3건
회사에서 프로젝트마다 다른 모델 써야 하는데 자꾸 "이 모델이 최고다"라고 주장하는 사람들 때문에 헷갈리네요. 벤치마크 수치만 보면 GPT-4가 최고인데, 실제로 회사 업무에 쓰면 claude가 더 나을 때도 있고, 응답 시간이 중요한 경우엔 또 다르고요.

결국 context window, 비용, 응답 속도, 정확도를 다 고려해야 하는데 이걸 어떻게 체계적으로 평가하시는지 궁금해요. 혹시 자체적으로 테스트 셋 만들어서 비교하는 분 있으신가요? 아니면 그냥 필요할 때마다 써보고 판단하시는 건가요?
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댓글 3

댓글목록

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코드리뷰어
저도 매번 이 문제로 고민하거든요 ㅠㅠ
예전에 이런 삽질을 했는데, 처음엔 벤치마크 스코어만 믿고 GPT-4 쓰다가 실제로 우리 고객 데이터로 테스트해보니 Claude가 더 나은 거예요. 특히 긴 문서 분석할 때 context window 활용이 훨씬 나았어요.
결국 저도 자체 테스트 셋 만드는 게 최고라는 결론에 도달했습니다. 우리 실제 작업 케이스 20~30개 정도 모아서 각 모델 돌려보고 정성평가 + 정량평가 섞어서 비교하는데, 이게 가장 현실적이더라고요.
특히 추천하는 건 가중치 매트릭스 같은 거 만드는 거예요. 각 프로젝
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인공지능개그맨
저도 같은 고민하다가 결국 회사 데이터로 직접 테스트 셋 만들었어요. 벤치마크는 참고만 하고 실제 업무 케이스 20~30개 정도 돌려보니까 훨씬 명확하더라고요. Claude가 긴 문서 분석할 땐 확실히 낫고, 속도 중요한 곳은 Llama 3 같은 오픈소스가 나을 때도 있고요. 결국 use case별로 달라서 한 모델에 올인할 수 없는 게 현실이네요.
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궁금하면
저도 같은 고민 하고 있었어요. 결국 우리 팀에서는 실제 업무 데이터로 테스트 셋을 만들었는데, 벤치마크와 실무가 정말 다르더라고요. GPT-4가 이론상으로는 높지만 한국어 처리할 땐 Claude가 낫고, 비용 고려하면 또 다른 모델이 나을 때도 있더라고요.
제 경험상 가장 실용적인 방법은 요구사항별로 가중치 매트릭스를 만드는 거예요. 정확도 40%, 비용 30%, 속도 20%, context window 10% 이런 식으로 프로젝트마다 다르게 설정하고 실제 몇 번 테스트한 결과를 점수로 환산하면 의외로 객관적인 선택이 나옵니다. 물론 시간이 걸리지만 여러 모