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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Waffie CLI는 LLM의 답변에 대한 신뢰도와 성능 저하(모델 드리프트, 손실 계산 등)를 측정할 수 있도록 돕는 개발 도구입니다. 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 LLM이 기계가 읽을 수 있는 형식으로 응답하도록 유도하며, 이를 통해 여러 모델과 시간 경과에 따른 성능 비교 및 자동화 테스트를 수행할 수 있습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기LLMs는 통계적 외지인 인턴입니다. 패턴 매칭을 하고 결론에 도달할 수는 있지만,
자신의 답변에 대해 얼마나 확신하는지는 알려주지 않습니다. 어쩌면 오늘은 2%의 확률로 틀릴 수 있습니다. 한 달 후에는 새로운 것을 배우고 5%의 확률로 틀리기 시작합니다.
지금 Anthropic 인턴들의 행성은 감성 분석(sentiment analysis)을 더 잘하게 되었습니다.
손실 계산(loss calculation)이나 모델 드리프트(model drift) 같은 개념은 이미 전통적인 머신러닝 설정에 존재합니다. Waffie CLI는 이러한 개념들을 LLM API를 활용하는 소프트웨어 개발자들에게 접근 가능하도록 돕기 위해 구축되었으며, 그들이 가능한 최고의 솔루션을 만들 수 있도록 합니다.
저희는 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)을 활용하며 TypeChat에서 영감을 받아,
LLM이 기계가 읽을 수 있는 방식으로 응답하도록 유도합니다.
설정은 Waffiefile을 통해 읽히며, 여기서 테스트 파일, API 제공업체(API providers), 모델 버전을 지정할 수 있습니다.
결과는 반환되므로 여러 모델과 시간을 가로질러 비교할 수 있습니다.
$ npm install -g waffie
$ waffie COMMAND
running command...
...
OpenAI API 키를 사용하여 OPENAI_API_KEY 환경 변수를 설정해야 합니다.
이 레포지토리를 클론했다면, 다음과 같이 예제 중 하나를 실행할 수 있습니다:
$ waffie file examples/sentiment-analysis/Waffiefile
{ processedRow: 'positive', expected: 'positive' }
...
예시 Waffiefile:
version: 0.1
actions:
...
예시 테스트 csv:
Customer Feedback, Sentiment
"I love your product, it's amazing!", positive
"The service was okay, nothing special.", neutral
...
waffie file FILEPATH제공된 Waffiefile을 사용하여 자동화 테스트를 실행합니다.
USAGE
$ waffie file FILEPATH [-n <value>] [-f]
...
코드 보기: dist/commands/file.ts
waffie help [COMMANDS]waffie 사용법 도움말 표시.
USAGE
$ waffie help [COMMANDS] [-n]
...
코드 보기: @oclif/plugin-help
<!-- commandsstop -->waffie file WAFFIEFILE입력과 예상 출력 비교
USAGE
$ waffie file WAFFIEFILE
...