다각적 평가 프레임워크
AI 도구의 평가 프레임워크를 설계할 때는 정확도뿐 아니라 응답 속도, 일관성, 편향성까지 함께 측정하는 다차원 지표를 고려하겠습니다. 특히 동일한 질문에 표현만 바꿔 반복 입력했을 때 답변이 얼마나 일관되는지를 확인하는 것이 중요하다고 생각하는데, 이전에 참여한 프로젝트에서 표현만 바꿔도 결과가 크게 달라지는 문제를 발견해 별도 일관성 테스트셋을 구축한 경험이 있습니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
AI 도구의 평가 프레임워크를 설계할 때는 정확도뿐 아니라 응답 속도, 일관성, 편향성까지 함께 측정하는 다차원 지표를 고려하겠습니다. 특히 동일한 질문에 표현만 바꿔 반복 입력했을 때 답변이 얼마나 일관되는지를 확인하는 것이 중요하다고 생각하는데, 이전에 참여한 프로젝트에서 표현만 바꿔도 결과가 크게 달라지는 문제를 발견해 별도 일관성 테스트셋을 구축한 경험이 있습니다.
로봇 시스템 소프트웨어를 개발할 때는 센서 오류나 통신 지연이 발생해도 로봇이 즉시 정지할 수 있는 하드웨어 수준의 안전장치를 소프트웨어와 별개로 두는 것이 중요하다고 생각합니다. 소프트웨어 로직에만 안전을 의존하면 그 로직 자체에 결함이 있을 때 대응할 수 없기 때문입니다. 이렇게 물리적 안전장치와 소프트웨어 판단을 이중으로 두는 설계를 우선 고려하겠습니다.
평가 프레임워크를 설계할 때 실험실 데이터셋 성능만으로 판단하지 않고, 실제 사용자들이 입력하는 비정형적이고 예상 밖의 질의를 반영한 별도 테스트셋을 함께 운영하는 것이 필요하다고 생각합니다. 실제 환경에서는 오타나 맥락 없는 질문이 많기 때문에, 정제된 데이터셋에서의 성능과 실제 환경 성능 사이의 격차를 주기적으로 확인하는 체계를 고려하겠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.