eval평가

eval은 AI 모델이나 AI agent의 성능을 정해진 과제와 채점 기준으로 측정하는 평가, 또는 그 평가 묶음이다.

기사 3편
최근 언급

eval은 evaluation의 줄임말로, AI 모델이나 AI agent에 정해진 과제를 풀게 하고 그 결과를 채점해 성능을 수치로 확인하는 평가를 가리킨다. 여러 과제를 묶은 평가 묶음을 뜻하기도 한다.

AI 개발에서는 모델이나 prompt, agent 구성을 바꿀 때마다 같은 eval을 다시 돌려 개선 여부를 비교하고, 실패한 과제를 분석해 고칠 곳을 찾는 데 쓴다. 공개된 표준 평가인 benchmark와 달리, 특정 제품이나 업무에 맞춰 자체적으로 만드는 경우가 많다.

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그래서 엄격한 guardrail(안전장치), 세밀한 권한 관리, eval(평가) 체계가 먼저 갖춰져야 합니다.

2025년에 널리 쓰인 해법은 LLM-as-a-judge, 곧 언어 모델이 정해진 기준에 따라 trace를 채점하게 하는 eval(평가)이었습니다.

평가 수치로 매기는 평가(eval)와 사람의 감독을 함께 두어 현재 실력을 정확히 점검합니다


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