도메인별 및 산업 벤치마크
벤치마킹은 LLM 평가에 중요한 역할을 하며, 다양한 애플리케이션에서 강점과 약점을 평가하는 구조화된 방법을 제공합니다. 잘 구성된 벤치마크는 개발자에게 모델 진행 상황을 추적하고, 개선 영역을 식별하고, 다른 모델과 성능을 비교할 수 있는 효율적이고 비용 효율적인 수단을 제공합니다. 일반적인 LLM 기능을 위한 벤치마크 생성에는 상당한 진전이 있었지만, 전문 분야에는 여전히 눈에 띄는 격차가 있습니다. 회계, 금융, 의학, 법률, 물리학, 자연 과학 및 소프트웨어 개발과 같은 분야를 포함하는 이러한 도메인은 심층적인 지식 수준을 요구하며 일반적인 벤치마크 범위를 벗어나는 강력한 평가 방법이 필요합니다.
예를 들어, 겉보기에 기본적인 영역인 대학 수준의 수학조차도 기존의 일반 벤치마크에서는 적절하게 평가되지 않습니다. 이것들은 종종 초보적인 문제나 올림피아드 수준의 대회에서 발견되는 것과 같은 매우 어려운 작업에 초점을 맞춥니다. 이것은 대학 커리큘럼 및 실제 응용 프로그램과 관련된 응용 수학을 평가하는 데 공백을 남깁니다.
이러한 격차를 해소하기 위해 대학 수준의 수학 능력을 종합적으로 평가할 수 있는 전용 벤치마크인 U-MATH가 개발되었습니다. o1 및 R1을 포함한 주요 LLM에서 이 벤치마크를 사용하여 수행된 테스트는 흥미로운 통찰력을 제공했습니다. 결과는 추론 시스템이 별개의 범주를 차지한다는 것을 분명히 보여주었습니다. OpenAI의 o1은 작업의 77.2%를 성공적으로 해결하여 선두를 달렸고, DeepSeek R1은 73.7%로 그 뒤를 이었습니다. 특히 R1의 U-MATH 성능은 o1보다 뒤쳐졌는데, 이는 AIME 및 MATH-500과 같은 다른 수학 벤치마크에서 더 높은 점수를 받은 것과는 대조적입니다. 다른 최고 성능 모델은 상당한 성능 격차를 보였으며, Gemini 1.5 Pro는 작업의 60%를 해결했고 GPT-4는 43%를 달성했습니다. 흥미롭게도 Qwen 2.5 Math 제품군의 더 작은 수학 전문 모델도 경쟁력 있는 결과를 보여주었습니다.
이러한 결과는 의사 결정에 중요한 실질적인 영향을 미칩니다. 도메인별 벤치마크를 통해 엔지니어는 특정 컨텍스트 내에서 다양한 모델이 어떻게 수행되는지 이해할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 벤치마크가 없는 틈새 도메인의 경우 개발 팀은 자체 평가를 수행하거나 데이터 파트너와 협력하여 맞춤형 벤치마크를 만들 수 있습니다. 그런 다음 이러한 맞춤형 벤치마크를 사용하여 모델을 다른 모델과 비교하고 미세 조정 반복 후에 새로운 모델 버전을 지속적으로 평가할 수 있습니다. 이 맞춤형 접근 방식은 평가 프로세스가 의도된 애플리케이션과 직접 관련되도록 보장하여 일반 벤치마크보다 더 의미 있는 통찰력을 제공합니다.
안전 벤치마크
AI 시스템에서 안전의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않으며, 이 중요한 측면을 해결하기 위해 새로운 벤치마크 물결이 나타나고 있습니다. 이러한 벤치마크는 안전 평가를 보다 접근하기 쉽고 표준화하는 것을 목표로 합니다. 한 가지 예는 범용 LLM의 안전 위험을 평가하도록 설계된 도구인 AILuminate입니다. AILuminate는 폭력 범죄, 개인 정보 침해 및 기타 우려 영역을 포함하는 12가지 범주의 스펙트럼에서 유해한 행동을 지지하는 모델의 성향을 평가합니다. 이 도구는 각 범주에 대해 ‘Poor’에서 ‘Excellent’까지 5점 척도를 할당합니다. 이러한 점수를 통해 의사 결정권자는 모델을 비교하고 상대적인 안전 위험을 더 명확하게 이해할 수 있습니다.
AILuminate는 사용 가능한 가장 포괄적인 범용 안전 벤치마크 중 하나로서 중요한 진전을 나타내지만, 특정 도메인 또는 산업과 관련된 개별 위험을 조사하지는 않습니다. AI 솔루션이 다양한 분야에 점점 더 통합됨에 따라 기업은 보다 표적화된 안전 평가의 필요성을 인식하고 있습니다. LLM이 전문화된 컨텍스트에서 어떻게 수행되는지에 대한 더 깊은 이해를 제공하는 안전 평가에 대한 외부 전문 지식에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이를 통해 AI 시스템은 특정 대상 및 사용 사례의 고유한 안전 요구 사항을 충족하고 잠재적 위험을 완화하며 신뢰를 증진합니다.
AI 에이전트 벤치마크
앞으로 몇 년 동안 AI 에이전트의 예상되는 성장은 고유한 기능에 맞는 특수 벤치마크 개발을 주도하고 있습니다. AI 에이전트는 주변 환경을 해석하고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 특정 목표를 달성하기 위한 조치를 실행할 수 있는 자율 시스템입니다. 예를 들어 스마트폰의 가상 비서는 음성 명령을 처리하고, 질문에 답하고, 미리 알림 예약이나 메시지 보내기와 같은 작업을 수행합니다.
AI 에이전트 벤치마크는 단순히 기본 LLM의 기능을 평가하는 것 이상이어야 합니다. 이러한 에이전트가 의도된 도메인 및 애플리케이션에 맞춰 실제 시나리오에서 얼마나 잘 작동하는지 측정해야 합니다. 예를 들어 HR 비서의 성능 기준은 의료 상태를 진단하는 의료 에이전트의 성능 기준과 크게 다르며, 각 애플리케이션과 관련된 다양한 수준의 위험을 반영합니다.
강력한 벤치마킹 프레임워크는 인간 평가에 대한 더 빠르고 확장 가능한 대안을 제공하는 데 중요합니다. 이러한 프레임워크를 통해 의사 결정권자는 특정 사용 사례에 대한 벤치마크가 설정되면 AI 에이전트 시스템을 효율적으로 테스트할 수 있습니다. 이러한 확장성은 AI 에이전트 기술의 빠른 발전에 발맞추는 데 필수적입니다.
벤치마킹은 적응형 프로세스입니다
벤치마킹은 대규모 언어 모델의 실제 성능을 이해하는 데 초석 역할을 합니다. 지난 몇 년 동안 벤치마킹의 초점은 일반적인 기능을 테스트하는 것에서 틈새 산업 지식, 안전 및 에이전트 기능을 포함한 특정 영역의 성능을 평가하는 것으로 발전했습니다.
AI 시스템이 계속 발전함에 따라 벤치마킹 방법론은 관련성과 효율성을 유지하기 위해 적응해야 합니다. Humanity’s Last Exam 및 FrontierMath와 같은 매우 복잡한 벤치마크는 업계 내에서 상당한 주목을 받았으며, LLM이 여전히 어려운 질문에 대한 인간의 전문 지식에 미치지 못한다는 사실을 강조합니다. 그러나 이러한 벤치마크는 완전한 그림을 제공하지 않습니다.
매우 복잡한 문제에서의 성공이 반드시 실제 애플리케이션에서의 높은 성능으로 이어지는 것은 아닙니다. 일반 AI 비서를 위한 GAIA 벤치마크는 고급 AI 시스템이 어려운 질문에는 탁월하지만 더 간단한 작업에는 어려움을 겪을 수 있음을 보여줍니다. 따라서 실제 배포를 위해 AI 시스템을 평가할 때는 애플리케이션의 특정 컨텍스트에 맞는 벤치마크를 신중하게 선택하는 것이 중요합니다. 이를 통해 평가 프로세스는 의도된 환경에서 시스템의 기능과 한계를 정확하게 반영합니다. 벤치마크의 지속적인 개발 및 개선은 AI 시스템이 다양한 산업 및 애플리케이션에서 안정적이고 안전하며 유익하도록 보장하는 데 필수적입니다.