로컬 LLM 도입 후 벤치마크 급락 사례: 의사결정 모델 교체 시 주의사항

요약

한 개발자가 개인정보 보호를 위해 클라우드 기반의 의사결정 모델을 로컬 모델로 교체했으나, 정확도가 기존 90%에서 60%로 급락하는 경험을 공유했다. 이 어시스턴트는 사용자의 질문에 맞춰 23개 범주 중 관련 정보를 검색하는 구조로, 의사결정 모델이 범주를 선택하거나 전체 유사도 검색을 수행한다. 개발자는 기존에 OpenAI 모델을 사용하면서 추가적인 데이터 유출을 막기 위해 로컬 모델로 전환을 시도했다. 로그 상 오류는 발생하지 않았지만 모델 성능 저하가 뚜렷하게 나타났다. 로컬 LLM 환경으로 전환할 때 기능적 오류가 없더라도 추론 성능 저하 가능성을 염두에 두어야 한다는 실무적 시사점을 준다.

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