대규모 언어 모델(LLM)의 성능 평가에 대한 요구가 커짐에 따라, 기존의 단일 차원 평가 방식의 한계가 드러났습니다. 본 연구는 정확성, 간결성, 사실 일관성, 가독성, 응집성을 통합한 다각적 점수 시스템을 제시하고, 결과를 시각화하는 GUI를 함께 제공합니다. TruthfulQA 데이터셋 평가 결과, LLM은 추론 능력에서 강점을 보이지만 복잡한 사실과 모호함에 취약한 한계도 확인됐습니다.
기존 평가 방식의 좁은 시야를 벗어나, 모델의 잠재력과 부족한 점을 명확히 파악할 수 있는 투명하고 적응 가능한 평가 경로를 제시합니다. 현재는 영어 작업에 집중하고 있지만, 다국어 영역으로 확장될 가능성이 있습니다.