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"지난번 평가 때 썼던 그 데이터셋 어디 갔지?" "김 대리가 가지고 있는 파일이 최신 버전 맞아?" AI 모델을 개발하다 보면 평가용 데이터 파일이 여기저기 흩어지고, 파일명 뒤에 v1, final, real_final이 붙으며 버전 관리가 엉망이 되곤 합니다. 데이터가 관리되지 않으면 평가 결과도 신뢰할 수 없습니다. 이제 AI Supervision 을 통해 파일 기반의 비효율적인 업무 방식에서 벗어나, 중앙 집중형 TestSet 관리 시스템 을 구축하세요. Systematic Test Case Management 1. 테스트셋 관리, 왜 중요한가요? LLM의 성능을 정확히 비교하려면 '동일한 기준(Benchmark)' 이 필요합니다. 어제는 A 질문지로 평가하고, 오늘은 B 질문지로 평가한다면 모델이 좋아진 것인지 알 수 없습니다. 고정된 'Golden Dataset'을 체계적으로 관리해야 모델 변경(예: GPT-3.5 → GPT-4)이나