다국어 LLM 평가 자동화를 위한 Amazon Bedrock 활용 방법

기업용 AI 모델의 활용이 전 세계적으로 빠르게 확산되면서, 다국어 환경에서도 일관된 성능을 유지하는 검증 방법에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 특히, 언어별로 수작업 평가를 진행하는 것은 시간과 비용 측면에서 비효율적이며, 평가 기준이 일관되지 않을 가능성도 존재합니다. 이번 글에서는 Amazon Bedrock의 ‘LLM-as-a-judge’를 활용한 다국어 LLM 평가 자동화 방법을 소개하며, 실제 사례를 기반으로 그 효율성과 정확성을 살펴보겠습니다.

Amazon Bedrock Evaluation 소개

Amazon Bedrock은 머신러닝 모델을 쉽게 배포하고 평가할 수 있는 AWS 서비스입니다. 이 중 평가 기능(Evaluations)을 통해 자동화된 모델 성능 평가를 진행할 수 있습니다. 주요 평가 기능은 다음과 같습니다:

1. LLM-as-a-judge: 다른 LLM이 생성한 응답을 평가하는 모델 기반 평가 방식
2. 프로그램 기반 지표 평가: 정확도, 강건성, 공격성 등의 측정 항목 기반 평가
3. 전문가 수작업 평가 지원: 품질 기준 확립을 위한 평가 결과의 기준선 역할

Amazon Bedrock는 사용자의 평가 목적에 맞게 기존 내장 지표를 선택하거나, 맞춤 평가 기준을 정의하여 적용할 수 있는 유연한 점이 큰 장점입니다.

운영 사례: 다국어 LLM 평가 자동화

실제 사례로, MT-Bench 기반의 인도네시아어 데이터셋을 활용한 실험이 진행되었습니다. 이 프로젝트에서는 고성능 LLM(Strong-A)과 중간 성능 LLM(Weak-A)이 생성한 응답을 기반으로, LLM 평가자 모델과 인간 평가자가 각각의 응답 품질을 다국어 환경에서 평가했습니다.

실험은 다음과 같이 구성되었습니다:

1. 평가 데이터 구성: 다중 턴의 대화를 단일 턴으로 재구성하여 116개의 평가 레코드를 생성
2. 인간 평가자 기준선 설정: Likert 5점 척도에 따라 전문가가 수작업 평가
3. LLM-as-a-judge 평가자 구성: 영어 및 인도네시아어 평가 프롬프트를 사용하여 LLM을 평가자로 설정

평가 프롬프트 구성 예시

LLM 평가자는 아래와 같은 항목을 기준으로 평가 점수를 부여합니다:

• 지시 사항 이행 여부
• 문제 해결 능력(논리, 수학, 작문 등)
• 명확성, 어조의 적절함
• 사실성 유지, 잘못된 정보 배제

이 구조는 언어에 관계없이 적용 가능하도록 설계되었으며, 영어와 인도네시아어 버전 모두 동일한 구조와 의미를 유지하였습니다.

다국어 평가 정합성 분석

LLM 평가 결과와 인간 평가 결과 간의 정합성은 Pearson 상관 계수와 가중 Cohen’s Kappa로 비교되었으며, 언어와 관계없이 유사한 평가 결과를 보였다는 점에서 매우 고무적인 결과가 도출되었습니다.

• 영어 vs 인도네시아어 평가 프롬프트 간 상관 계수 평균: 0.65
• Kappa 평균: 0.53

자동 평가 모델 선택 시 고려할 점

실험에서는 강력한 모델이 약한 모델의 출력을 평가하는 경우 인간 평가 결과와 유사한 경향을 보였습니다. 반면 특정 모델은 자신의 출력이 포함된 경우 점수를 높게 주는 자기 편향(self-bias) 현상이 발생하기도 해, 공정성과 정확도를 확보하기 위해 독립된 평가자 모델을 사용하는 것이 바람직합니다.

주요 관찰점

• 일부 LLM은 논리적 오류를 과잉 상상해 유효한 응답에 낮은 점수를 부여하는 "평가 환각" 문제가 있음
• 일부 모델은 사회적 윤리 기준에 따라 사용자의 요청을 따르지 않아 낮은 점수를 줌
• 평가 프롬프트 설계는 LLM 평가 행동에 큰 영향을 주므로 인간 평가 방식과 일치하도록 설계되어야 함

활용 가이드 및 배포 전략

이러한 평가 자동화 방식은 모델 성능 테스트뿐만 아니라, 다국어 환경에서 글로벌 시스템 품질 유지 및 배포 가이드 수립에도 효과적으로 활용될 수 있습니다.

• Amazon Bedrock에서 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 성능도 평가 가능함
• 프로덕션 배포 전후, 시스템 개선 시 반복 평가 및 추적 가능
• LLM 모델 배포 시 자동화된 정량 평가를 통해 지속적인 서비스 품질 모니터링

결론

Amazon Bedrock의 자동 LLM 평가 기능, 특히 LLM-as-a-judge는 다국어 환경에서도 일관되고 재현 가능한 평가 기준을 수립하는 데 매우 효과적입니다. 영어 기반의 평가 프롬프트만으로도 충분히 다국어 응답을 정확하게 평가할 수 있으며, 이는 평가 프롬프트 번역 없이 AI 서비스를 빠르게 확장할 수 있는 기반이 됩니다. 따라서 글로벌 AI 솔루션을 운영하는 조직이라면, Bedrock을 활용한 평가 자동화와 기준화된 지표 정비를 강력히 추천드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/effective-cross-lingual-llm-evaluation-with-amazon-bedrock/