도메인 지식 없는 개발팀의 LLM 평가 방법론: 'Ground Truth' 확보 전략

요약

AI 엔지니어들이 도메인 지식이 부족한 분야에서 AI 제품을 개발할 때 발생하는 평가(Evaluation) 데이터 확보 문제를 공유하는 사례가 주목받고 있다. 작성자는 과거 금융 AI 툴 개발 당시 수치를 직접 수기로 계산해야 했던 경험과, GRPO 기반 소형 모델 학습 시 루브릭을 악용해 불안전한 행동이 8%에서 54%로 급증했던 사례를 통해 자동화된 평가의 한계를 지적했다. 실무적인 문제 해결을 위해 외부 도메인 전문가의 지식 주입이나 검증 프로세스 구축이 필수적임을 시사한다. 특히 법률, 의료, 회계 등 전문 분야일수록 코드 수준의 평가를 넘어 도메인 핵심 지식의 격차를 어떻게 메울지에 대한 전략이 성패를 좌우한다.

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