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AI 패널, 즉 "LLM-as-a-judge"는 여러 언어 모델이 심사위원으로서 답변을 평가하는 방식입니다. 서로 다른 제공업체의 모델들을 교차하면 자기 선호 편향을 줄일 수 있으며, 단일 모델보다 더 견고한 점수를 얻을 수 있습니다.
원리
단일 모델로 AI 답변을 채점하는 대신 — 단일 모델은 자신의 답변에 유리하게 작용하는 경향이 있습니다 — 서로 다른 제공업체의 여러 심사 모델 패널을 소집합니다. 각 모델은 정밀한 루브릭(존재 여부, 정확성, 감정)에 따라 답변을 채점한 뒤 점수가 집계됩니다.
왜 여러 심사위원인가요?
- 자기 선호 방지: 패널이 다양하면 모델이 자신의 답변에 유리하게 작용할 수 없습니다.
- 견고성: 한 심사위원의 가끔 있는 오류는 다른 심사위원들에 의해 완화됩니다.
- 환각 탐지: 심사위원들이 지적한 검증 불가능한 주장은 점수를 낮춥니다.
신뢰성과 추적 가능성
심사위원 간 일치도는 평가자 간 신뢰성 계수로 측정됩니다. 각 감사에 대한 패널의 정확한 구성은 구성 지문으로 추적되어 시간에 따른 비교 가능성을 보장합니다. 이 패널은 AGS의 핵심입니다. 방법론과 데모를 참조하세요.
고객이 브랜드명 없이 AI에 물으면 다른 곳이 추천됩니다. 담당 브랜드는 어떤가요?
ChatGPT에 대한 질문에서 답변에 브랜드가 언급되지 않을 때마다, 그 자리에는 경쟁사가 추천됩니다: 6,820개의 실제 AI 답변으로 측정된 결과입니다.