AI Supervision 8. GPT vs Claude? 더 이상 감으로 고르지 마세요: 정밀한 모델 비교와 분석
- TecAce Software
- 3 days ago
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"프롬프트를 바꿨는데, 오히려 예전보다 더 이상한 답변이 나오는 것 같아요."
"비용 때문에 모델을 경량화하고 싶은데, 성능이 얼마나 떨어질지 확신이 안 서요."
AI 개발 과정은 끊임없는 선택의 연속입니다. 모델을 바꿀지, 프롬프트를 수정할지, RAG 검색 설정을 변경할지 결정해야 합니다. 하지만 전체 평균 점수만 봐서는 디테일한 변화를 감지하기 어렵습니다.
AI Supervision의 상세 분석 및 비교 기능을 통해 무엇이 바뀌었는지, 어디가 문제인지 현미경처럼 들여다보세요.
1. 평균의 함정을 피하는 '상세 분석(Drill-down)'
전체 점수가 90점이라고 해서 모든 것이 완벽한 것은 아닙니다. 10개의 질문 중 1개가 0점일 수도 있습니다. AI Supervision은 평가가 끝난 후, 개별 테스트 케이스(Question-Answer) 단위로 결과를 쪼개서 보여줍니다.
Bad Case 식별: 점수가 낮은 하위 20%의 질문들만 따로 필터링하여 집중적으로 분석합니다.
원인 파악: 특정 질문에서 왜 '환각(Hallucination)' 점수가 높게 나왔는지, AI가 생성한 답변과 근거 문서를 대조하며 원인을 찾을 수 있습니다.
2. A/B 테스트와 모델 간 성능 비교 (Comparison)
프롬프트를 '친절한 말투'에서 '전문적인 말투'로 바꿨을 때, 혹은 GPT-4에서 Claude 3로 모델을 변경했을 때 성능 차이를 어떻게 증명하시겠습니까?
Side-by-Side 비교: 두 번의 평가 실행(Run) 결과를 나란히 두고 비교합니다.
변화 감지: "이 질문은 A 모델이 더 잘했지만, 저 질문은 B 모델이 더 정확했다"는 식의 구체적인 비교가 가능해져, 최적의 모델 조합을 찾는 데 도움을 줍니다.
3. 메트릭 트렌드(Trend) 추적
AI 서비스는 생물처럼 계속 변합니다. 어제는 잘되던 답변이 오늘 갑자기 이상해질 수 있습니다(Regression).
시계열 분석: 주간, 월간 단위로 정확도, 충실도, 보안 위반 횟수 등의 메트릭 변화 추이를 그래프로 확인합니다.
품질 저하 방지: 성능 그래프가 하락세를 보일 때 즉시 감지하여 롤백(Rollback)하거나 튜닝할 수 있는 골든타임을 확보합니다.
결론: 분석 없는 개선은 없습니다.
막연한 기대감으로 모델을 수정하지 마세요. AI Supervision을 통해 수정 전후의 데이터를 명확히 비교하고, 숫자로 증명된 '더 나은 선택'을 하시기 바랍니다.
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