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How to run Evals at Scale: Thinking beyond Accuracy or Similarity - Muktesh Mishra, Adobe

Published:  at  05:20 PM
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영상 링크: How to run Evals at Scale: Thinking beyond Accuracy or Similarity — Muktesh Mishra, Adobe
채널명: AI Engineer

정확도 또는 유사성을 넘어서 대규모로 평가(Eval)를 운영하는 방법 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

발표자는 실제 AI 개발 경험과 다양한 오픈소스 활동을 토대로 대규모 평가(Eval)의 중요성과 배경을 설명함

LLM 기반 AI 앱 개발에서 출력의 비결정성 및 주관적 평가 필요성이 실질적 문제임을 짚음

애플리케이션 품질 및 신뢰성 유지를 위한 “자동화된 평가(Eval)“의 핵심적 역할을 강조함

효과적인 평가를 위해 데이터셋 구성과 지속적 개선이 가장 중요한 기반임이 반복 언급됨

평가 목표를 명확히 정의하고, 각 컴포넌트별 모듈화, 데이터 처리 최적화 등의 설계 원칙 제시

평가는 일관적이지 않으며, 애플리케이션 성격에 따라 맞춤형 평가 방식을 설계해야 함

대규모 평가 운영을 위해 병렬 실행, 오케스트레이션, 캐싱 등 인프라 전략이 필수적임을 설명함

평가의 측정 대상·목표에 따라 다양한 메트릭스 및 방법론을 적용함이 필요함을 실례로 설명함

자동화(evals automation)와 휴먼 인더 루프(human-in-the-loop) 간 트레이드오프를 균형 있게 조정해야 함

”평가 주도 개발(Eval Development)” 패러다임의 부상과 실천적 메시지로 마무리함

발표 마지막에 직접 소통을 위한 안내와 함께 전체 요지 및 실행 포인트를 다시 정리함


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