model-familiarity-engine

해결한 문제

단발성 벤치마크는 실제 장기 협업 환경에서 모델이 어떻게 작동하는지를 충분히 반영하지 못합니다.

구축 내용

실제 대화 데이터를 시뮬레이션하여 언어 모델의 성능을 평가하고, 단순 랭킹이 아닌 관찰된 행동 데이터에 근거한 모델 카드를 생성합니다. 모든 평가는 실제 대화 트랜스크립트 기반으로 이루어집니다.

결과가 검증된 과제에 대한 비식별화, 리플레이, 실측 기반 모델 카드 생성을 포괄하는 리플레이 부트스트랩 루프를 구현했습니다.

검증 결과

리플레이 부트스트랩 루프 배포 완료. 비식별화, 리플레이, 실측 모델 카드 생성 지원. MIT 라이선스.

학습한 점

비식별화된 실제 대화 기록을 리플레이함으로써 인위적인 합성 데이터 없이도 실효성 있는 평가 체계를 구축할 수 있습니다.

새로운 평가 방법론을 설계하고 개념에 머물지 않고 실제 실행 루프까지 완성하여 배포한 역량을 증명합니다.