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Strategies for LLM Evals (GuideLLM, lm-eval-harness, OpenAI Evals Workshop) - Taylor Jordan Smith

Published:  at  08:45 AM
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영상 링크: Strategies for LLM Evals (GuideLLM, lm-eval-harness, OpenAI Evals Workshop) — Taylor Jordan Smith
채널명: AI Engineer

LLM 평가 전략(GuideLLM, lm-eval-harness, OpenAI Evals Workshop) 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

생성형 AI의 프로덕션 도입은 다양한 장애요소 때문에 필수적으로 평가/벤치마킹이 요구됨

엔터프라이즈 수준 대규모 추론 환경에서의 성능 평가와 운영상의 주요 도전 과제가 존재함

데이터·사회적 편향, 합성 데이터 누적 등 실제 AI 서비스에서 나타나는 이슈와 방지 사례들이 등장함

평가(Evaluation)와 벤치마크(Benchmark)는 구분되는 개념이며 각각의 역할이 다름

실서비스 위험 관리와 CI(지속적 평가) 체계 구축은 모델 신뢰도를 확보하는 핵심 방법임

’모델 평가 피라미드’ 개념을 활용해 성능-정확성-안전성-특화지표를 계층별로 관리할 필요가 있음

GuideLLM·VLLM을 활용한 시스템 성능(throughput, latency) 벤치마크 실습 내용이 구체적으로 제시됨

lm-eval-harness(MMLU Pro)를 활용한 사실 정확성 평가 실습과 커스텀 적용 방법을 구체적으로 안내함

promptfoo 등 도구를 통한 안전성·편향 및 커스텀 평가 적용 단계가 제시됨

실제 실습 환경(컨테이너, GPU, huggingface 토큰, tmux 등)과 진행 과정을 상세하게 안내함

영상 내 추가 학습자료(깃허브, 슬랙, 워크숍 URL 등)와 사후 학습 리소스 접근성이 적극적으로 제공됨

CI/CD 파이프라인 내 LLM 평가 자동화 구현이 운영/서비스 일관성 확보의 핵심임을 강조함

참가자 Q&A와 세션 마무리 정리에서 실제 실무·초보 입장 모두를 위한 실질 조언을 제공함


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