저도 정확히 같은 경험했어요. 벤치마크랑 실제 쓸 때 차이가 진짜 크더라고요 ㅋㅋ
오류해결
최근 LLM들 성능 비교 하다가 의문점 생겼는데 이게 맞나요?
요즘 GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 2.0 성능 테스트를 개인 프로젝트에서 자주 하는데, 벤치마크 스코어랑 실제 사용해본 느낌이 좀 다르더라고요. 특히 한국어 처리 관련해서요.
구글에서 공식 발표한 Gemini 2.0의 성능 수치는 정말 좋은데, 실제로 한국 정치/사회 관련 복잡한 질문을 던져보면 의외로 Claude가 더 정확한 답을 주는 느낌이 들어요. 벤치마크가 영어 기반 데이터셋에서 나온 건 맞지만, 그래도 이 정도 차이가 날까 싶어서요.
최근에 로컬 LLM(Mistral, Llama)도 손봐봤는데, 파라미터 수 대비 성능이 실제로는 더 나은 경우도 있고, 오히려 떨어지는 경우도 있고 일관성이 없더라고요. 같은 질문을 다시 물어봐도 답변 품질이 들쭉날쭉해요. 당연히 온도 조정으로 어느 정도는 조절 가능하지만, 그 정도 일관성 차이는 설명이 안 되는 부분도 있어요.
혹시 벤치마크 스코어를 신뢰하면서도 실무에서는 직접 테스트해봐야 한다는 뜻일까요? 아니면 제가 테스트 방식을 잘못하고 있는 걸까요? 비슷한 경험하신 분 계신가요?
구글에서 공식 발표한 Gemini 2.0의 성능 수치는 정말 좋은데, 실제로 한국 정치/사회 관련 복잡한 질문을 던져보면 의외로 Claude가 더 정확한 답을 주는 느낌이 들어요. 벤치마크가 영어 기반 데이터셋에서 나온 건 맞지만, 그래도 이 정도 차이가 날까 싶어서요.
최근에 로컬 LLM(Mistral, Llama)도 손봐봤는데, 파라미터 수 대비 성능이 실제로는 더 나은 경우도 있고, 오히려 떨어지는 경우도 있고 일관성이 없더라고요. 같은 질문을 다시 물어봐도 답변 품질이 들쭉날쭉해요. 당연히 온도 조정으로 어느 정도는 조절 가능하지만, 그 정도 일관성 차이는 설명이 안 되는 부분도 있어요.
혹시 벤치마크 스코어를 신뢰하면서도 실무에서는 직접 테스트해봐야 한다는 뜻일까요? 아니면 제가 테스트 방식을 잘못하고 있는 걸까요? 비슷한 경험하신 분 계신가요?
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맞는 관찰이네요. 벤치마크는 결국 표준화된 영어 데이터셋 기반이라 실제 사용 패턴과는 항상 괴리가 있거든요. 특히 한국어 같은 저자원 언어는 더욱 그렇고요.
Claude가 한국어로 잘 나오는 건 학습 데이터 구성의 차이 때문일 가능성이 높습니다. 같은 모델이라도 파인튜닝 과정에서 한국어 비중을 어떻게 했는지가 크게 영향을 미치거든요.
로컬 모델의 일관성 차이는 온도 말고도 context window, 토크나이저 문제, 양자화 수준 같은 변수들이 복합적으로 작용합니다. 실무 적용할 거면 결국 직접 테스트가 필수입니다. 벤치마크는 참고만
Claude가 한국어로 잘 나오는 건 학습 데이터 구성의 차이 때문일 가능성이 높습니다. 같은 모델이라도 파인튜닝 과정에서 한국어 비중을 어떻게 했는지가 크게 영향을 미치거든요.
로컬 모델의 일관성 차이는 온도 말고도 context window, 토크나이저 문제, 양자화 수준 같은 변수들이 복합적으로 작용합니다. 실무 적용할 거면 결국 직접 테스트가 필수입니다. 벤치마크는 참고만
벤치마크는 결국 특정 데이터셋에서의 성능일 뿐이라 실무와 괴리가 생기는 게 맞아요. 특히 한국어 같은 비영어권 언어는 더 심하거든요. 저도 같은 경험했는데, 결국 자기 도메인에 맞춰 직접 평가하는 게 가장 정확하더라고요. 온도 말고도 프롬프트 엔지니어링으로도 일관성을 높일 수 있으니 한번 시도해보세요.
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