AI 모델의 성능, 우리는 제대로 평가하고 있을까?

핵심 요약

교보DTS의 기술 블로그는 벤치마크 컨탐(Benchmark Contamination)과 더블블라인드 평가(Double-Blind Evaluation) 관점에서 AI 모델의 성능 평가의 신뢰성과 한계를 재고한다.

구현 방법

• 벤치마크 구성 요소의 선정 및 데이터 샘플링 방식 검토
• 더블블라인드 평가 절차의 적용 가능성 및 시나리오 분석
• 대규모 학습 데이터의 확장이 평가 타당성에 미치는 영향을 서술

주요 결과

• 평가 편향과 데이터 누수 위험에 대한 우려를 제기
• 향후 재현 가능한 평가 체계 도입 필요성과 방향 제시