Orc’s WIKI

Orc Hwang

CS336-LLM-From-Scratch 시리즈의 12단계입니다. 전체 지도는 CS336 커리큘럼에서 볼 수 있습니다. (11강 — 스케일링 법칙 2에서 이어집니다.)
유닛 3(스케일링·추론)을 마치고 유닛 4(데이터 & 평가)로 들어섭니다. 유닛 1~3에서 우리는 모델을 만들고(아키텍처), 키우고(스케일링), 굴렸습니다(추론) — 이제 질문은 하나입니다. “됐는지 어떻게 아는가?” 평가는 부차적 마무리가 아닙니다. 스케일링 법칙도 y축에 올릴 metric이 있어야 그릴 수 있고(9·11강), RL은 보상(=평가)이 있어야 돌아가며(15~17강), 심지어 “어느 모델을 살까”라는 구매 결정도 결국 평가입니다. 이 강의(Percy Liang)를 관통하는 한 문장은 이것입니다 — “하나의 참된 평가는 없다. 무엇을 알고 싶은지에 달렸다.”(There is no one true evaluation.)
한눈에 보기
평가 방법을 늘어놓으면 하나의 사다리가 보입니다 — 아래로 갈수록 자동·저렴하지만 실사용과 멀고, 위로 갈수록 현실적이지만 채점이 어렵고 비쌉니다. 그리고 어떤 지표든 두 개의 가로지르는 질문을 통과해야 합니다 — 현실성(실사용과 얼마나 가까운가)과 타당성(오염 없이 믿을 수 있는가).
flowchart TD
 P["perplexity 내재적 · 확률"] --> K["지식 벤치마크 MMLU · GPQA (객관식)"]
 K --> I["instruction-following 개방형 · LM-as-judge"]
 I --> A["에이전트 SWEBench · CyBench (다단계)"]
 A --> R["순수 추론 ARC-AGI"]
 R --> S["안전 HarmBench · 탈옥"]
 subgraph X["가로지르는 질문"]
 RE["현실성 quizzing vs asking"]
 VA["타당성 오염 · 재현성"]
 end
 P -.-> X
 S -.->|"모든 단계에 적용"| X
왼쪽 아래(perplexity)는 로그 확률만 있으면 공짜로 나오지만 “이 모델이 내 일을 잘하나?”에는 답하지 못합니다. 오른쪽 위(에이전트·안전)는 실사용에 가깝지만 채점이 느리고 비쌉니다. 어느 칸에 서든, 그 숫자를 믿기 전에 현실성과 오염을 먼저 물어야 합니다.
하나의 참된 평가는 없다
강의가 반복하는 핵심은 평가에는 목적이 있다는 것입니다. 목적이 다르면 “좋은 평가”의 정의도 달라집니다. Percy Liang이 꼽는 평가의 네 가지 목적은 이렇습니다.
구매 결정 — 내 용도에 모델 A와 B 중 무엇이 나은가.
순수 능력 측정 — 이 모델은 지금 무엇을 할 수 있는가(과학적 관심).
이득·해악 이해 — 사회에 어떤 가치와 위험을 주는가(안전·정책).
개발 피드백 — 다음 학습 결정을 위한 신호(스케일링·데이터·RL의 손잡이).
그리고 어떤 목적이든 평가는 헤더 그림의 4요소 프레임워크로 분해됩니다 — 어떤 입력을 줄지, 모델을 어떻게 호출할지(그냥 프롬프트? CoT? 도구·RAG·에이전트? base 모델인가 chat 모델인가), 출력을 어떻게 채점할지, 그 결과를 어떻게 해석할지. 네 칸의 선택이 조금만 바뀌어도 결론이 뒤집힙니다. 그래서 강의가 규범처럼 강조하는 한 문장이 있습니다.
항상 개별 인스턴스와 예측을 직접 들여다보라. 집계된 점수 하나만 보면 무엇이 진짜 측정되고 있는지 놓친다.
Perplexity — 내재적 지표
가장 오래된 평가는 언어 모델 그 자체의 목적함수, perplexity입니다. 모델이 데이터에 부여한 확률을 토큰 수로 정규화한 값 — 직관적으로는 “다음 토큰을 고를 때 평균 몇 개의 선택지 사이에서 헤매는가”입니다.
perplexity(D) = ( 1 / p(D) )^(1/|D|)
 = ( ∏ₜ 1 / p(xₜ | x<ₜ) )^(1/|D|) # 토큰별 확률의 기하평균 역수
표준 데이터셋으로는 Penn Treebank, WikiText-103, One Billion Word Benchmark가 오래 쓰였습니다. (여담이지만 GPT-2는 WebText로 학습해 이들에 대해서는 out-of-distribution 평가였는데도 강했다는 점이 당시 인상적이었습니다.)
perplexity가 벤치마크 전성시대에도 여전히 유용한 이유는 세 가지입니다.
부드럽다(smooth): task accuracy는 계단처럼 튀지만, perplexity는 아주 작은 개선도 잡아냅니다 — 그래서 스케일링 법칙의 y축으로 쓰기에 이상적입니다(9·11강).
보편적이다: 정답 라벨이 필요 없고 어떤 텍스트에도 계산됩니다.
스케일링을 측정한다: 모델·데이터·연산이 늘 때 손실이 매끄럽게 내려가는 곡선을 그릴 수 있습니다.
다만 함정도 분명합니다.
perplexity는 모델의 확률 출력을 신뢰할 수 있을 때만 쓴다 — logit에 접근 가능한 open 모델에만 계산되고, 토크나이저가 다르면 값을 직접 비교할 수 없다.
토크나이저가 다르면 “토큰당” 확률의 단위 자체가 달라지므로, 서로 다른 모델을 비교하려면 bits-per-byte로 정규화해 토크나이제이션 의존성을 제거해야 합니다(1강 토크나이제이션과 연결). 한편 이른바 “perplexity maximalist” 관점도 있습니다 — 다음 토큰 예측을 완벽히 풀면 결국 AGI에 닿는다는 것입니다(가장 효율적인 길은 아닐지언정). 그리고 perplexity와 실제 능력 사이를 잇는 다리로 cloze 과제(LAMBADA)나 HellaSwag 같은, 확률만으로 정답을 고르는 과제들이 쓰입니다.
지식 벤치마크 — 객관식의 시대
perplexity가 “언어를 얼마나 잘 예측하나”라면, 오늘날의 능력 평가는 대개 객관식 지식 벤치마크입니다. 채점이 자동이라 싸고 재현 가능하기 때문입니다. 대표 벤치마크들을 나란히 놓으면, 이 분야가 사실상 saturation(포화)과의 군비경쟁임이 보입니다.
벤치마크
 무엇을 · 어떻게
 왜 만들어졌나 / 무엇이 깨졌나
 
MMLU
 57개 과목(수학·역사·법·도덕), 객관식 few-shot
 지식의 넓은 커버리지 — 그러나 곧 포화
 
MMLU-Pro
 노이즈 문항 제거, 4→10지선다, chain-of-thought
 포화 대응 → 정확도 16–33%p 하락
 
GPQA
 PhD 계약자 61명이 출제, “Google-proof”
 PhD 전문가 65% / 비전문가+구글 30분 34% / GPT-4 39%
 
HLE (Humanity’s Last Exam)
 2500 멀티모달 문항, $500K 상금, 프런티어로 필터·다단계 검수
 남은 난제만 모아 프런티어의 상한 측정
 
여기서 외울 것은 숫자가 아니라 패턴입니다. 객관식은 자동 채점이 쉽지만 두 가지 약점이 있습니다 — 최고 모델들이 만점에 붙으면 변별력이 사라지는 포화, 그리고 4지선다면 25%는 찍어서 맞는 추측. 대응은 자연히 두 방향입니다. 선택지를 늘려 추측을 억제하고(MMLU-Pro의 10지선다), 사람도 전문가라야 풀 만큼 난도를 올리는 것(GPQA·HLE). GPQA가 “Google-proof”라 불리는 이유가 상징적입니다 — 검색으로는 못 풀고 진짜 전문성이 있어야 합니다.
개방형 응답은 어떻게 채점하나 — LM-as-judge와 휴먼 평가
객관식의 근본 한계는, 실제 어시스턴트는 개방형으로 답한다는 데 있습니다. “이 코드를 리팩터링해 줘”에는 정답 문자열이 없습니다. 그래서 개방형 채점은 세 갈래로 발전했습니다.
휴먼 pairwise + Chatbot Arena: 무작위 인터넷 프롬프트에 대해 익명의 두 모델이 답하고, 사람이 어느 쪽이 나은지 고릅니다. 이를 ELO로 집계합니다. 입력이 고정 데이터셋이 아니라 라이브라 오염에 강한 대신, 프롬프트가 매번 달라 재현성은 낮습니다.
자동 검증 가능한 제약 — IFEval: “N단어 이하로”, “JSON으로만 답하라”처럼 기계적으로 검증 가능한 제약을 합성해 지시 이행을 잽니다. 의미의 질은 못 재고 다소 인공적이지만, 사람도 LM도 필요 없이 자동입니다.
LM-as-judge — AlpacaEval·WildBench: 강한 모델에게 심판을 맡깁니다. AlpacaEval은 805개 지시에 대해 GPT-4-preview를 기준으로 한 win rate를 GPT-4가 채점합니다. WildBench는 실제 100만 대화에서 1024개를 추출해 체크리스트+GPT-4 심판으로 평가하는데, 그 결과가 Chatbot Arena와 0.95 상관 — 사실상 사람 선호의 값싼 대리(sanity check)입니다.
LM-as-judge는 강력하고 값싸지만, 심판이 사람이 아니라 모델이라는 데서 오는 고유한 편향을 안고 있습니다.
LM-as-judge의 편향 — 자기선호(자기 출력을 편애), 길이 편향(길수록 좋게 봄), 위치 편향(제시 순서에 민감). 그래서 심판 모델과 프롬프트를 바꾸면 순위가 바뀐다.
이 세 편향은 곧 재현성의 함정으로 이어집니다 — “AlpacaEval 1위”라는 문장은 어떤 심판을 썼는지를 밝히지 않으면 반쪽짜리입니다.
에이전트·추론·안전 벤치마크
객관식과 개방형 채팅을 넘어, 최근 평가는 여러 단계에 걸친 행동을 재기 시작했습니다. 여기서 평가 대상은 모델 하나가 아니라 에이전트 = LM + scaffolding(도구·루프)입니다.
벤치마크
 무엇을 재나
 채점
 
SWEBench
 12개 파이썬 repo에서 이슈→PR, 2294개 태스크
 유닛 테스트로 자동 채점
 
CyBench
 40개 CTF 보안 문제
 사람의 first-solve time으로 난도 보정
 
MLEBench
 75개 Kaggle 대회(모델 학습·데이터 처리 요구)
 대회 메트릭
 
에이전트 벤치마크의 매력은 채점이 현실의 성공 기준과 일치한다는 점입니다 — SWEBench는 “테스트가 통과하는가”로 끝나므로 LM-as-judge의 편향이 끼어들 여지가 없습니다.
순수 추론 — ARC-AGI(François Chollet, 2019): 작은 격자의 시각 패턴을 몇 개의 예시만 보고 규칙을 유추하는 과제로, 지식과 분리된 추론 그 자체를 재려는 시도입니다. 포화되자 더 어려운 ARC-AGI-2가 나왔습니다.
안전: 여기서는 “안전”의 정의부터가 강하게 맥락 의존적입니다 — 무엇이 유해한지는 정치·법·사회 규범에 따라 달라집니다. HarmBench(510개 유해 행동)와 AIR-Bench(규제·기업정책에서 도출한 314개 위험 범주·5694개 프롬프트)가 대표적입니다. 공격 쪽에서는 탈옥(jailbreak), 특히 GCG(Greedy Coordinate Gradient)가 프롬프트에 붙일 접미사를 자동 최적화하는데, open-weight(Llama)에서 찾은 공격이 closed 모델(GPT-4)로 전이되기도 합니다.
안전에서 반드시 갈라 봐야 할 두 개념이 있습니다.
capability(할 수 있나) vs propensity(하려 드나) — API 모델은 요청을 거부하는 propensity가 관건이고, open-weight 모델은 파인튜닝으로 안전장치를 벗길 수 있으니 capability 자체가 관건이다.
여기에 dual-use 문제가 겹칩니다 — CyBench형 사이버보안 에이전트는 방어(침투 테스트)에도 공격(해킹)에도 쓰일 수 있어, 같은 능력이 이득이자 해악입니다. 배포 전 안전 테스트는 US/UK AI Safety Institute 등이 수행하지만, 현재로서는 자발적(voluntary)이라는 점도 기억해 둘 만합니다.
현실성(Realism) — 벤치마크는 실사용과 얼마나 가까운가
벤치마크 점수가 아무리 높아도, 그것이 실제 사용을 대변하지 못하면 반쪽입니다. 실사용 규모는 압도적입니다 — OpenAI는 하루 1000억+ 토큰, Cursor는 하루 수십억 줄을 생성합니다(10강). 그런데 MMLU 같은 시험 문제는 사람들이 실제로 챗봇에게 던지는 질문과 거리가 있습니다.
강의가 짚는 핵심 구분이 있습니다.
Quizzing(사용자가 답을 이미 알고 시스템을 시험) vs Asking(사용자가 답을 몰라 진짜로 묻는 것). 대부분의 벤치마크는 quizzing이지만, 현실의 가치는 asking에서 나온다.
이 간극을 좁히려는 시도들이 있습니다. Clio(Anthropic)는 실제 사용자 대화를 프라이버시를 보존한 채 집계해 일반적 사용 패턴만 공개합니다. MedHELM은 표준화 시험이 아니라 임상의 29명이 실제 업무에서 뽑아낸 121개 임상 태스크로 의료 능력을 잽니다. 다만 여기서 근본적 긴장이 드러납니다 — 현실성과 프라이버시는 자주 충돌합니다. 진짜 사용 데이터일수록 공개하기 어렵기 때문입니다.
타당성과 오염(Contamination) — 평가의 함정
마지막 관문은 타당성입니다. 점수가 정말 능력을 재고 있는가, 아니면 시험지를 미리 봤을 뿐인가. 머신러닝 101의 대원칙인 train-test 분리가, 인터넷 전체를 학습하는 현대 LM에서는 지키기 어렵습니다 — 테스트셋이 학습 데이터로 새어 드는 오염(contamination)이 거의 불가피합니다.
대응은 두 경로입니다.
모델로부터 오염을 추론: 벤치마크 데이터 포인트들의 교환가능성(exchangeability)을 이용합니다. 예제 순서를 원래대로 둔 경우와 무작위로 섞은 경우의 확률 차이가 크면, 모델이 원래 순서를 외웠다(=봤다)는 신호입니다.
리포팅 규범: 모델 제공자가 벤치마크와의 train-test overlap을 스스로 공개하도록 만드는 것. 기술이 아니라 관행의 문제입니다.
오염 말고도 타당성을 갉아먹는 함정이 더 있습니다. 우선 벤치마크 자체가 틀리기도 합니다 — SWE-Bench의 오류를 걸러낸 SWE-Bench Verified, 여러 벤치마크의 정제판인 Platinum 버전이 그래서 나왔습니다. 그리고 프롬프트 민감도(같은 문제도 프롬프트 표현만 바꾸면 점수가 출렁임)와 리더보드 과적합(리더보드를 겨냥해 튜닝) 역시 숫자를 믿기 전에 의심해야 할 대상입니다.
무엇을 평가하는가 — method vs model
마지막으로, 게임의 규칙 자체를 되짚습니다. 우리는 방법(method)을 평가하는가, 모델(model)을 평가하는가? 파운데이션 모델 이전에는 표준 데이터 split 위에서 방법을 평가했습니다 — 데이터·전처리를 고정하고 알고리즘만 겨루게 해, 알고리즘 혁신을 장려하는 규칙이었습니다. 오늘날에는 모델/시스템을 평가합니다 — 데이터든 스캐폴딩이든 무엇을 써도 좋으니 최종 성능만 보는 규칙입니다.
두 규칙은 서로 다른 것을 장려합니다. 방법을 고정하고 싶을 때 쓰는 평가의 예가 있습니다 — nanoGPT speedrun은 데이터·연산을 고정하고 목표 손실에 도달하는 시간을 겨루고, DataComp-LM은 반대로 파이프라인을 고정한 채 raw 데이터셋을 겨룹니다. 둘 다 한쪽(시스템 또는 데이터)을 통제해 공정 비교를 만들어 냅니다. 그러니 “이 모델이 더 좋다”는 문장을 읽을 때는, 정확히 무엇이 고정되고 무엇이 겨뤄졌는지를 물어야 합니다.
성능·복잡도 노트
자동 ↔ 현실성은 트레이드오프: perplexity·객관식은 싸고 재현되지만 실사용과 멀고, 에이전트·휴먼 평가는 현실적이지만 느리고 비쌉니다. 사다리의 어느 칸도 공짜가 아닙니다.
객관식은 포화한다: 넓은 커버리지(MMLU)는 곧 만점에 붙습니다 → 선택지 확대(MMLU-Pro)·난도 상승(GPQA·HLE)의 군비경쟁.
LM-as-judge는 값싼 대리이자 편향의 원천: WildBench는 Arena와 0.95 상관이지만, 자기선호·길이·위치 편향이 순위를 흔듭니다.
오염은 예외가 아니라 기본값: 인터넷 전체 학습에서는 train-test 누수가 상시. 교환가능성 검사·리포팅 규범으로 방어합니다.
method vs model: 무엇이 고정되고 무엇이 겨뤄졌는지가 결론의 의미를 정합니다(nanoGPT speedrun·DataComp-LM).
가장 강한 규범은 단순합니다: 집계 점수 하나에 속지 말고 개별 예측을 직접 보라.
요약
하나의 참된 평가는 없다: 평가에는 목적(구매·능력·이득해악·개발 피드백)이 있고, 목적이 “좋은 평가”의 정의를 바꿉니다 — 입력·호출·채점·해석의 4요소 프레임워크로 분해됩니다.
perplexity: 부드럽고 보편적이라 스케일링의 y축으로 이상적이지만, 확률·토크나이저에 의존 → bits-per-byte로 정규화해야 비교됩니다.
지식 벤치마크: 자동 채점이 쉬운 대신 포화·추측에 취약 → MMLU-Pro(10지선다)·GPQA(Google-proof)·HLE로 이어지는 난도 군비경쟁.
개방형 채점: 휴먼 pairwise(Chatbot Arena·ELO)·자동 제약(IFEval)·LM-as-judge(AlpacaEval·WildBench), 그리고 자기선호·길이·위치 편향.
에이전트·안전·현실성·오염: SWEBench·CyBench(테스트 채점), capability vs propensity·dual-use, quizzing vs asking, 교환가능성으로 오염 탐지·method vs model.
이로써 유닛 4의 문(평가)을 열었습니다. 다음은 그 짝 — 모델의 성격을 만드는 데이터입니다.
다음 학습 (Next Learning)
13단계: 데이터 1 — 수집과 출처 — Common Crawl·추출·정제와 데이터 파이프라인 (상세 포스트 작성 예정)
CS336 11강 — 스케일링 법칙 2 — 직전 단계, muP·WSD
CS336 커리큘럼 — 전체 17단계 지도와 진행 현황

CS336 12강 — 평가(Evaluation): 하나의 참된 평가는 없다

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