LLM 평가의 함정: 모델 성능이 낮게 측정된 진짜 이유

요약

한 개발자가 에이전트 서비스에 사용되는 LLM을 더 저렴한 모델로 교체하기 위해 검증 과정을 거치던 중 모든 모델의 성능이 낮게 측정되는 문제를 겪었습니다. 초기 단계에서 구조적 테스트는 도구 호출 여부, 출력 스키마 준수 등 모델 간 차이를 명확히 구분해주어 효과적이었으나, 최종 결과물을 평가하는 판단 테스트에서 모든 모델이 부적합 판정을 받았습니다. 원인 분석 결과, 문제의 핵심은 모델 자체의 성능이 아니라 평가에 사용된 정답지(Answer Key)에 오류가 있었던 것으로 밝혀졌습니다. 특히 에이전트가 수행한 실제 작업과 다른 경로의 결과물을 정답으로 설정했던 것이 실패의 주된 요인이었습니다. 이번 사례는 LLM 성능 검증 시 단순히 모델의 결과값만 비교할 것이 아니라, 평가 지표와 정답 데이터셋의 정확성을 먼저 점검해야 한다는 교훈을 시사합니다.

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