Pydantic을 활용한 AI 구조화 출력 및 평가 방법
요약
LLM의 출력은 배치 크기나 추론 스택의 특성상 불안정할 수 있습니다. 본 글에서는 LLM 출력을 테스트하는 방법을 제시하며, 반복 실행을 통해 통과율(pass rate)을 측정하고 Pydantic 같은 구조화 출력 기능을 활용하여 평가의 신뢰도를 높이는 방법을 다룹니다.
핵심 포인트
- LLM 출력은 배치 크기 제어 불가로 인해 불안정할 수 있습니다.
- 단일 결과 대신 반복 실행으로 통과율(pass rate)을 측정해야 합니다.
- Pydantic 등을 활용하여 구조화된 출력을 얻고 평가의 신뢰도를 높입니다.
온도(temperature)가 0이더라도 동일한 프롬프트에 대해 다른 답변이 나올 수 있습니다. 이는 추론 스택(inference stacks)이 배치 불변(batch-invariant)이 아니며, 호스팅된 API에서는 배치 크기(batch size)를 사용자가 제어할 수 없기 때문입니다. 저는 LLM 출력을 테스트하는 방법을 정리했습니다. 불안정한 단일 결과 대신 반복 실행을 통해 통과율(pass rate)을 얻고, 여기에 구조화 출력(structured outputs) 기능과 보정된 평가자(calibrated judge)를 추가하여 나머지 부분을 처리합니다. 제출자: /u/mattjcoles [link] [comments]
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