LLM 평가·벤치마크 : PoC에서 무엇을 기준?

1. 서론

대규모 언어모델(LLM)이 비즈니스와 산업 현장에 빠르게 도입되면서, “모델을 어떻게 평가할 것인가?”라는 질문이 점점 더 중요해지고 있다. 단순히 파라미터 수나 학습 데이터 크기만으로 모델을 비교하는 시대는 끝났다. 정확성(Accuracy), 사실성(Factuality), 추론 능력(Reasoning), 안전성(Safety), 도메인 적합성(Domain Fit) 등 다양한 기준이 필요하다.

이번 글에서는 대표적인 글로벌 벤치마크(MMLU, TruthfulQA, BIG-Bench 등)와 한국어 평가 세트(KoBEST 등)를 정리하고, 산업 PoC 단계에서 어떤 지표를 선택해야 하는지 논의해본다.

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2. 대표적인 LLM 벤치마크

2.1 MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

• 개요: 57개 분야(인문학, STEM, 사회과학 등)에서 문제를 출제
• 특징: 대학 수준 시험 난이도로, “범용적 지식”과 “추론력”을 동시에 평가
• 활용: 모델의 전반적인 이해도 파악에 적합

2.2 TruthfulQA

• 개요: 모델이 얼마나 “진실된” 답변을 하는지 측정
• 특징: 거짓 정보나 환각(hallucination) 유발 질문 포함
• 활용: 사실 검증 및 안전성 평가

2.3 BIG-Bench (Beyond the Imitation Game Benchmark)

• 개요: 200개 이상 과제(task) 기반 초대형 벤치마크
• 특징: 수학, 논리 추론, 창의성 등 광범위한 영역 포함
• 활용: 창의적 문제 해결력 및 범용성 측정

2.4 KoBEST (Korean Benchmark of Skills for Evaluation of Transformers)

• 개요: 한국어 전용 LLM 평가 세트
• 특징: 문법, 상식, 독해, 추론, 대화 등 다양한 영역
• 활용: 한국어 성능 검증 필수

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3. 산업별 맞춤 지표 필요성

벤치마크만으로는 실제 서비스 성공 여부를 보장하지 않는다. 각 산업군에서는 도메인 특화 지표가 필요하다.

• 유통: 상품 설명 요약 정확도, 고객 문의 대응 적합성, 브랜드/상품 매칭 정확도
• 금융: 법규/규제 문서 기반 사실성, 수치 계산 정확도, 민감 데이터 비식별 처리 준수 여부
• 헬스케어: 의학 용어 해석 정확성, 진단 가이드라인 기반 답변 적합성, 환자 안전 관련 오류율

즉, PoC 단계에서는 벤치마크 점수 + 도메인 맞춤 KPI를 함께 보아야 한다.

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4. PoC 단계에서의 평가 전략

1. 글로벌 벤치마크로 1차 필터링
   • MMLU, BIG-Bench로 범용적 성능 확인
   • TruthfulQA로 환각/허위 생성 여부 확인
2. 한국어 성능 보정
   • KoBEST, KLUE 등 한국어 전용 세트로 재검증
   • 다국어 LLM이라도 한국어는 별도 평가 필요
3. 도메인 맞춤 지표 설계
   • 예: 유통 PoC라면 "상품명-카테고리 분류 정확도", 금융 PoC라면 "계약서 문항 기반 질의응답 정확도"
   • 실제 현업 데이터 기반 커스텀 테스트셋 제작
4. 정량 + 정성 평가 병행
   • 정량: 정확도, F1, BLEU, ROUGE
   • 정성: 현업 담당자 피드백, 사용자 경험 조사

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5. 결론

LLM 평가에서 중요한 것은 단순히 점수 경쟁이 아니다.

• 연구 관점: MMLU, TruthfulQA, BIG-Bench 같은 벤치마크를 통해 모델의 “기본기”를 확인
• 산업 관점: PoC 단계에서 도메인 특화 지표를 설계하고, 현업 데이터 기반으로 성능을 재정의