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종종 완-비로 잘못 읽히기도 하는실험 추적 및 시각화 플랫폼을 개발 및 서비스하는 W&B(wandb)에서 한국어 LLM의 성능을 평가하는 새로운 리더보드인 'Horangi(호랑이)'를 공개했습니다. 'Horangi(호랑이)' 리더보드는 주요 LLM들을 한국어 환경에서 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움을 줍니다. 특히, Q&A 형식의 언어이해와 멀티턴 대화를 통한 생성 능력을 종합적으로 평가함으로써, 한국어에 최적화된 모델의 필요성과 중요성을 강조합니다.
Horangi(호랑이) 소개
호랑이 LLM 리더보드는 한국어 거대언어모델의 능력을 체계적으로 평가하기 위해 설계되었습니다. 이는 Q&A와 Multi-turn 대화 형식을 통해 언어 이해력과 생성 능력을 평가하는 두 가지 주요 방법론을 포함합니다. Weight & Biases의 테이블 기능을 사용하여, 사용자는 평가 결과를 다양한 시각에서 분석하고 모델들을 쉽게 비교할 수 있습니다. 이를 통해, 사용자는 최신 LLM의 성능을 깊이 이해할 수 있게 됩니다.
주요 기능
- 질의응답과 프롬프팅 대화 평가: llm-kr-eval과 MT-Bench를 통해 질의응답과 프롬프팅 대화의 두 가지 주요 영역에서 LLM의 한국어 처리 능력을 평가합니다.
- Baseline 제공: 기존에 출시된 유명 LLM들에 대한 평가 결과를 기준선으로 제공하여, 새로운 모델들의 성능을 쉽게 비교할 수 있습니다.
- 제로샷 평가: llm-kr-eval은 제로샷 평가를 통해 모델의 근본적인 언어 이해 능력을 측정합니다.
- 심층 분석과 비교: W&B의 테이블 기능을 활용하여 세부적인 분석과 모델 간의 비교가 가능합니다.
사용 방법
호랑이 LLM 리더보드는 Weight & Biases 플랫폼 상에서 동작합니다. 사용자는 다음과 같이 리더보드를 활용할 수 있습니다(무료 평가판에서도 사용할 수 있습니다):
- 질의응답 평가(llm-kr-eval): 사용자는 특정 질문에 대한 모델의 답변을 평가하여 모델의 언어 이해력을 측정할 수 있습니다.
- Multi-turn 대화 평가(MT-Bench): 다양한 주제에 대한 멀티턴 대화를 통해 모델의 생성 능력과 자연스러운 대화 유지 능력을 평가합니다.
- 분석 도구: Weight & Biases의 테이블 기능을 사용하여, 평가 결과를 다양한 기준으로 분석하고, 모델들을 직관적으로 비교할 수 있습니다.
더 읽어보기
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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