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C.W.K.
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Lesson 07 of 10 · published

지표 설계 — 쉬운 것만 재지 마

~14 min · evaluation, metrics

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계산하기 쉬운 값이 중요한 값인 경우는 드물어

BLEU, ROUGE, 완전 일치 정확도는 계산이 싸서 LLM 이전 NLP 시대에 널리 쓰였어. 하지만 의미와 도움됨, 뒤 단계의 영향은 잘 잡지 못해. 가장 중요한 지표는 사용자가 하려던 일을 실제로 끝냈는지야.

지표의 네 단계

  1. 싼 대리값 — 스키마 유효성, 길이, 필수 필드 여부. 필요하지만 충분하지 않아.
  2. 국소 정확성 — 기준 답과 맞는지, 올바른 출처를 인용했는지 봐.
  3. 작업 성공 — 뒤 시스템이나 사용자가 목표를 달성했는지 재.
  4. 사업 결과 — 유지율, NPS, 해결 시간이 움직였는지 봐. 가장 느리고 어렵지만 가장 가치 있어.

단계마다 다른 질문에 답해

CI에는 싼 대리값을, 골든 세트에는 국소 정확성을, 단계적 배포에는 작업 성공을, 큰 투자 판단에는 사업 결과를 써. 서로 다른 질문을 한 숫자로 뭉개지 마.

Code

지표 묶음·python
metrics = {
    "schema_valid": is_valid_json(out),                       # cheap
    "contains_required": all(k in out for k in REQUIRED),     # cheap
    "hallucination_judge": llm_judge_unsupported(out, src),  # local
    "task_success": downstream_signal(request_id),           # task
    "resolved_without_human": ticket_resolved_solo(request_id), # business
}

External links

Exercise

프롬프트 하나에서 현재 추적하는 지표를 나열하고 네 단계로 분류해봐. 가장 많이 재는 값이 실제 결정에도 가장 중요한지 확인해.

Progress

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