Matt Coles가 LLM 테스트 시 불확실성 문제 해결 방안을 공유했어요. 반복 실행을 통해 합격률을 측정하고, 구조화된 출력과 교정된 평가판을 활용하는 방법을 제시했어요. Pydantic AI를 사용해 LLM 출력의 구조화와 평가 자동화 가능해요.
LLM 추론 스택은 배치 불변성이 없어 동일 프롬프트라도 다른 답변이 나올 수 있어요. 호스팅 API에서는 배치 크기를 제어할 수 없기 때문에, 이를 해결하기 위해 반복 실행과 구조화된 출력을 사용해야 해요. Pydantic AI를 통해 LLM 출력의 구조화 및 평가 자동화 가능해요.
Matt Coles는 LLM 테스트 시 구조화된 출력과 교정된 평가판을 활용하는 방법을 설명했어요. 이를 통해 LLM 출력의 일관성을 확보하고, 테스트 결과를 신뢰할 수 있도록 할 수 있어요.