초보자도 따라 할 수 있는 LLM 테스트 A to Z

자체 개발한 대규모 언어 모델(LLM)을 UI 또는 API 형태로 제공할 때, 수동으로 기능, 정확도, 정밀도를 테스트하는 것은 모델의 완성도를 높이는 데 필수적인 과정입니다.

다음은 각 항목을 효과적으로 검증하기 위한 구체적인 방법입니다.

1. 기능 검증 (Functionality Test)

기능 검증은 LLM이 주어진 요구사항과 시나리오에 따라 정상적으로 동작하는지 확인하는 데 중점을 둡니다.

UI (사용자 인터페이스) 테스트:

기본 상호작용: 인사, 간단한 질문 등 기본적인 대화가 원활하게 이루어지는지 확인합니다.

사용자가 시스템을 쉽게 탐색하고 원하는 기능을 사용할 수 있도록 안내하는 온보딩 과정이 잘 작동하는지 점검합니다.

입력 처리: 긴 문장, 특수문자, 오타, 비속어 등 다양한 유형의 사용자 입력에 대해 시스템이 어떻게 반응하는지 테스트합니다.

이미지, 문서 등 텍스트 외의 입력을 처리하는 기능이 있다면 해당 기능의 정상 작동 여부를 확인합니다.

반응 속도: 사용자가 질문을 입력했을 때 답변이 생성되기까지의 시간을 측정합니다.

응답 속도는 사용자 경험에 큰 영향을 미칩니다.

부가 기능: 대화 내용 저장, 공유, 피드백 제출 등 부가 기능들이 오류 없이 작동하는지 검증합니다.

API (애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 테스트:

API 명세 준수: 요청(Request) 및 응답(Response) 형식이 API 명세서에 정의된 대로 정확하게 이루어지는지 확인합니다.

인증 및 권한: 유효하지 않은 API 키나 권한 없는 접근 시도 시 적절한 오류 메시지를 반환하는지 테스트합니다.

호출 제한: 설정된 호출 한도를 초과했을 때 시스템이 이를 차단하고 알림을 보내는지 검증합니다.

오류 처리: 다양한 비정상적인 요청(예: 잘못된 파라미터)에 대해 시스템이 어떻게 대응하고, 명확한 오류 코드를 반환하는지 확인합니다.

2. 정확도 및 정밀도 검증 (Accuracy & Precision Test)

정확도와 정밀도는 LLM의 성능을 평가하는 핵심 지표입니다.

이를 위해서는 사전에 검증된 데이터셋(Golden Dataset)을 준비하여 모델의 답변과 비교 평가하는 과정이 필요합니다.

평가 데이터셋 구축:

다양한 분야의 질문과 답변 쌍: 특정 도메인(법률, 의료, 금융 등)에 대한 전문적인 질문부터 일반 상식, 창의적인 글쓰기 요청까지 다양한 유형의 질문과 모범 답변을 포함합니다.

실제 사용자들이 할 법한 현실적인 시나리오를 반영하여 데이터셋을 구성해야 합니다.

정답이 정해진 질문 (Fact-based Questions): 역사적 사실, 과학적 지식 등 명확한 정답이 있는 질문을 통해 사실 기반 답변의 정확성을 평가합니다.

정답이 열려있는 질문 (Open-ended Questions): 의견, 요약, 번역 등 정해진 답이 없는 질문에 대해서는 답변의 논리성, 일관성, 유창성 등을 평가합니다.

수동 평가 절차:

평가 기준 수립: 태스크의 종류에 따라 정확성, 관련성, 완결성, 유창성, 일관성 등 구체적인 평가 기준을 세웁니다.

질의 및 답변 수집: 준비된 데이터셋의 질문을 LLM에 입력하고 생성된 답변을 기록합니다.

전문가 평가: 해당 분야의 전문가나 숙련된 평가자가 미리 정해진 기준에 따라 답변의 점수를 매깁니다. 예를 들어, 1점(매우 부정확)부터 5점(매우 정확)까지 점수를 부여할 수 있습니다.

환각 현상(Hallucination) 검증: 모델이 사실에 근거하지 않거나 왜곡된 정보를 생성하는지를 집중적으로 확인합니다.

편향성 검증: 특정 성별, 인종, 종교 등에 대한 편향적이거나 차별적인 발언이 없는지 검토합니다.

3. 추가적인 테스트 고려사항

일관성(Coherence): 대화의 흐름 속에서 이전 내용을 기억하고 일관된 답변을 생성하는지 평가합니다.

견고성(Robustness): 의도적으로 오해를 유발하거나 공격적인 질문 등 예상치 못한 입력에 대해 모델이 얼마나 안정적으로 대응하는지 테스트합니다.

A/B 테스트: 두 가지 이상의 모델 버전을 두고 실제 사용자들이 어떤 버전의 답변을 더 선호하는지 비교하여 성능을 개선할 수 있습니다.

이러한 수동 테스트는 자동화된 평가 방식으로는 발견하기 어려운 미묘한 오류나 사용자의 주관적인 만족도를 파악하는 데 매우 중요합니다.

4. 벤치마킹 도구는?

상용 대규모 언어 모델(LLM)을 비교 벤치마킹하는 데 사용되는 도구는 매우 다양하며, 일반 사용자도 접근할 수 있는 것들이 많습니다.

이러한 도구는 크게 자동화된 벤치마크 프레임워크와 인간 평가 기반 플랫폼으로 나눌 수 있습니다.

자동화된 벤치마크 프레임워크 및 도구

이는 표준화된 데이터셋과 평가 지표를 사용해 LLM의 성능을 정량적으로 측정하는 방식입니다.

많은 경우 오픈소스로 제공되어 일반인도 일정 수준의 기술적 지식이 있다면 직접 사용해 볼 수 있습니다.

주요 오픈소스 평가 도구:

DeepEval: 유닛 테스트처럼 LLM의 출력을 평가하는 데 특화된 오픈소스 프레임워크입니다.

환각(Hallucination), 답변 관련성 등 최신 연구에 기반한 다양한 평가 지표를 제공합니다.

TruLens: 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션에 특히 유용하며, 모델 행동의 투명성과 공정성, 해석 가능성에 중점을 둔 오픈소스 도구입니다.

Opik by Comet: 개발자와 데이터 과학자를 위해 설계된 오픈소스 프레임워크로, 유닛 테스트 스타일의 API를 제공하여 LLM 평가 및 벤치마킹을 자동화된 테스트 파이프라인에 통합하기 용이합니다.

Deepchecks: 데이터 유효성 검사 및 드리프트 탐지를 위한 오픈소스 도구로, LLM을 위한 편향 탐지, 환각 식별, 답변 관련성 평가 등의 기능으로 확장되었습니다.

LM Evaluation Harness: Hugging Face의 Open LLM 리더보드에서 사용하는 프레임워크로, 학술 및 범용 작업에 적합합니다.

일반인의 사용 가능성:

위의 도구들은 대부분 오픈소스이므로 누구나 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

하지만 이를 효과적으로 활용하려면 Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 지식과 LLM의 작동 방식에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

사용자는 평가하려는 특정 작업(예: 요약, 번역, 코딩)에 맞는 데이터셋을 준비하고, 평가 스크립트를 작성하여 실행해야 합니다.

인간 평가 기반 플랫폼 및 리더보드

모델의 성능을 보다 현실적인 시나리오에서 평가하기 위해 인간의 주관적인 판단을 활용하는 방식입니다.

대표적인 플랫폼:

Chatbot Arena (LMSYS): 사용자들이 두 개의 익명 모델과 대화한 후 어느 쪽이 더 나은 답변을 생성했는지 투표하는 방식으로 LLM의 순위를 매깁니다.

이는 일반 사용자들이 가장 쉽게 참여하고 결과를 확인할 수 있는 벤치마킹 방법 중 하나입니다.

ProLLM: 실제 사용 사례에 초점을 맞춘 벤치마킹 포털로, 다양한 LLM의 성능에 대한 포괄적인 통찰력을 제공합니다.

사용자가 특정 작업을 심층적으로 조사하고 다양한 모델의 효율성을 비교할 수 있는 대화형 탐색 도구를 갖추고 있습니다.

A/B 테스팅 플랫폼: PostHog, Arize Phoenix, Kameleoon과 같은 도구들은 LLM의 다양한 버전(예: 다른 모델 또는 다른 프롬프트)을 사용자 그룹에게 무작위로 노출시켜 어떤 버전이 더 나은 사용자 반응이나 비즈니스 성과를 이끌어내는지 비교 분석합니다.

일반인의 접근성:

Chatbot Arena와 같은 플랫폼은 누구나 웹사이트에 접속하여 직접 모델을 테스트하고 평가에 참여할 수 있어 접근성이 매우 높습니다.

ProLLM과 같은 공개된 리더보드를 통해 일반 사용자들도 전문가들이 평가한 결과를 쉽게 확인할 수 있습니다.

A/B 테스팅은 주로 기업에서 제품 개선을 위해 사용되지만, 관련된 오픈소스 도구나 프레임워크를 활용하면 일반 개발자도 자신의 애플리케이션에 적용해 볼 수 있습니다.

결론적으로, 상용 LLM을 벤치마킹하는 도구는 다양하며, 상당수가 일반인에게 공개되어 있습니다.

코딩 능력이 있다면 오픈소스 평가 프레임워크를 활용해 심층적인 분석을 수행할 수 있으며, 코딩에 익숙하지 않더라도 공개된 리더보드나 평가 플랫폼을 통해 모델들의 성능을 비교하고 직접 테스트에 참여하는 것이 가능합니다.