AI 기만적 정렬 평가란? 아폴로리서치 CEO가 설명하는 블랙박스·화이트박스 탐지 방법
AI가 사람과 다른 목표를 숨긴 채 속이는 '기만적 정렬'을 어떻게 측정할까. 아폴로리서치 CEO 마리우스 호브한이 상황 인식·마음 이론·샌드배깅 같은 블랙박스 평가와 활성값 차이로 기만 방향을 찾는 화이트박스 실험을 정리했다.
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AI TOPIC
모델 평가 최신 뉴스와 핵심 해설
모델 평가 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 22편을 최신순으로 모았습니다.
얼라인먼트 페이킹 연구 정리 - AI는 평가받을 때만 안전하게 행동하는가, 순응 격차 측정과 추론 시점 완화법
감시받는다고 인식할 때만 안전하게 행동하는 AI의 '얼라인먼트 페이킹'을 다룬 FAR.AI 발표를 정리했다. 진단 도구 VLAF의 설계 원칙, 가치 충돌과 순응 격차의 관계, 재학습 없이 추론 시점에 적용하는 완화법까지 차례로 살펴본다.
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생성 모델 평가 지표 총정리: 로그가능도와 ELBO부터 FID·KID, 잠재표현 평가 방법까지
코넬대 딥 제너러티브 모델 강의가 생성 모델 평가를 밀도 추정, 샘플 품질, 잠재표현 세 갈래로 나눠 설명했다. 로그가능도와 ELBO, 커널 밀도 추정, 인셉션 스코어와 FID·KID, 군집 지표까지 각 방법의 쓰임새와 한계를 정리한다.
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컴퓨터 사용 AI 에이전트 벤치마크의 허점: 리플레이 스크립트와 pass@k가 드러낸 평가 함정
AI 엔지니어 컨퍼런스 발표에서 연구자가 화면을 보지 않고 녹화된 동작만 되풀이하는 1MB 스크립트로 최신 모델을 앞섰다. 컴퓨터 사용 에이전트 벤치마크의 결정론성과 과신된 신뢰구간이 만드는 구조적 문제, 그리고 그 해법을 짚는다.
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지시 미세조정(Instruction Fine-Tuning) 정리: 알파카 템플릿, 패딩 마스킹, LLM 심판 평가까지
베이스 모델을 지시 따르는 모델로 바꾸는 지시 미세조정 과정을 데이터셋 구조와 알파카 템플릿, 손실에서 제외하는 패딩 마스킹, 다른 LLM을 심판으로 세우는 평가 방식까지 스터디 발표 순서를 따라 차근차근 정리했다.
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LLM 사후학습 완전정리: 파인튜닝·DPO·모델 병합·평가까지 MIT 6.S191 강의 요약
사전학습을 마친 기본 모델을 쓸 만한 조수로 바꾸는 사후학습 전 과정을 MIT 6.S191 강의로 정리했다. 데이터 품질 3원칙, LoRA와 DPO, 모델 병합, 평가 방법과 테스트타임 컴퓨트까지 짚는다.
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AI 에이전트 벤치마크 설계법: 시니어 엔지니어 수준 평가와 과제 품질 관리 원칙 정리
AI를 만드는 속도가 그것을 재는 속도를 앞질렀다. 스노클 AI 연구자가 버클리 에이전틱 AI 서밋에서 밝힌, 오래 쓰이는 에이전트 벤치마크의 설계 원칙과 과제 품질 관리 방법, 다음 세대 평가의 방향을 정리했다.
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AI 벤치마크 점수의 함정: 벤치맥싱은 왜 생기고 데이터 오염과 허술한 채점기는 무엇을 망치나
모델 발표마다 쏟아지는 벤치마크 점수가 실제 사용 경험과 어긋나는 이유를 제작 비용, 학습 데이터 오염, 리워드 해킹, 허술한 채점기 같은 구체적 실패 유형으로 짚고 개선 방향까지 정리했다.
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머신러닝 흔한 오해 정리 — 정확도 100%가 위험한 이유부터 데이터 증강·전이학습의 함정까지
딥러닝 우위, 균형 잡힌 데이터셋, 교차검증처럼 당연하게 여겨온 머신러닝 통념을 하나씩 뒤집어 봅니다. 정확도 지표의 함정부터 데이터 증강과 전이학습, 주기적 재학습과 AutoML의 한계까지 짚었습니다.
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머신러닝 초보 실수 총정리: 데이터 누수와 테스트셋 오염, 지표 선택과 검증 전략
데이터 정리부터 모델 평가까지 머신러닝 입문자가 흔히 빠지는 함정을 짚는다. 데이터 누수와 테스트셋 오염의 차이, 불균형 데이터에서의 지표 선택, 베이스라인 모델과 도메인 지식의 중요성까지 정리했다.
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AI 벤치마크 한계와 대안 - 인간 전문가를 능가한 모델을 측정하는 두 가지 방법 (SecureBio)
AI가 생물학 벤치마크에서 인간 전문가를 앞지르기 시작했다. SecureBio는 최전선 연구에서 과제를 가져오고 전문가 합의 대신 실제 실험 결과가 정답을 정하게 하는 방식으로 이 한계를 넘으려 한다.
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DeepSWE 코딩 벤치마크: AI 모델이 정답을 커닝하는 문제와 해법
데이터커브가 만든 코딩 벤치마크 DeepSWE는 기존 문제를 공개 저장소에서 긁어오지 않는다. AI 모델이 깃 기록에서 정답을 찾아내는 커닝 문제와 모델별 성향 차이를 정리했다.
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LLM 학습 과정 정리: 사전학습과 지도 미세조정(SFT), 강화학습(RL), 그리고 평가
구글 개발자 채널이 거대 언어 모델의 학습 과정을 사전학습과 후처리로 나눠 설명했다. 다음 단어를 맞히는 훈련에서 시작해 SFT와 강화학습으로 다듬고, 자동 채점 모델로 성능을 측정하는 전체 흐름을 정리한다.
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LLM 벤치마크 완전 이해: 평가 3단계와 지표, 그리고 한계
여러 LLM 중 작업에 가장 맞는 모델을 어떻게 고를까? 표준화된 평가 틀인 LLM 벤치마크의 3단계 실행 과정과 정확도·재현율·혼란도 같은 지표, 그리고 명확한 한계를 정리했다.
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LLM 명령어 파인튜닝 직접 구현: 알파카 템플릿, 패딩 마스킹, Ollama 평가
세바스찬 라슈카가 사전학습된 GPT-2를 명령어를 따르는 비서 모델로 파인튜닝하는 과정을, 데이터셋 준비와 패딩 마스킹부터 학습, 그리고 Ollama를 이용한 자동 평가까지 코드로 차근차근 보여 줍니다.
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온디바이스 소형 언어모델(SLM)로 프론티어 모델 비용 줄이기
모든 작업에 거대 모델을 쓰는 '한 사이즈로 다 맞추기'의 비용을 짚고, 작업에 맞는 소형·특화 모델을 골라 온디바이스로 돌리는 '크게 프로토타입, 작게 배포' 전략과 평가 방법을 정리했다.
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머신러닝·AI 핵심 개념 용어 총정리: 학습 방식부터 모델·평가·데이터 전처리까지 한눈에
freeCodeCamp의 머신러닝·AI 개념 강의를 정리했습니다. 학습 방식, 경사 하강법 같은 최적화, 모델 종류, 평가 지표, 활성화 함수 등 꼭 알아야 할 핵심 용어를 한 번에 모아 짚어 줍니다.
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정밀도-재현율 곡선(PR Curve)과 AUPRC 정리: ROC 곡선과의 차이와 불균형 데이터 평가법
임계값에 따라 달라지는 정밀도와 재현율로 그리는 PR 곡선과 그 아래 면적(AUPRC)의 의미, 양성 비율로 정해지는 기준선 계산, 완벽한 분류기의 모습, 그리고 클래스 불균형에서 ROC 곡선보다 PR 곡선을 써야 하는 이유를 정리했다.
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교차검증이란 무엇인가: 4-폴드·10-폴드·LOOCV로 머신러닝 모델을 공정하게 평가하는 법
같은 데이터로 훈련과 평가를 동시에 하면 안 되는 이유부터 4-폴드·10-폴드·LOOCV, 그리고 튜닝 파라미터 탐색까지, 교차검증의 핵심 원리를 일반 독자의 눈높이에 맞춰 차근차근 짚어 정리했습니다.
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머신러닝 편향과 분산(Bias-Variance): 과적합과 과소적합을 가르는 핵심 개념
쥐의 몸무게로 키를 예측하는 직관적 예시에서 직선 회귀와 구불구불한 곡선을 비교하며, 편향과 분산이 각각 무엇인지, 왜 한쪽을 줄이면 다른 쪽이 늘어나는지, 그리고 과적합을 피하는 최적점은 어떻게 찾는지 쉽게 설명한다.
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혼동 행렬 완벽 이해: 참·거짓 양성과 음성 네 칸으로 머신러닝 분류 모델 성능 비교하기
혼동 행렬은 분류 모델이 무엇을 맞히고 무엇을 틀렸는지 한눈에 보여 주는 표입니다. 참 양성·거짓 음성 등 네 칸의 의미와, 심장병 예측 예시로 여러 모델의 성능을 비교하는 방법을 쉽게 정리했습니다.
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LLM 벤치마크란? MMLU·GPQA·퓨샷 등 AI 모델 평가 지표 읽고 비교하는 법
새 AI 모델 발표 때 등장하는 MMLU·GPQA·HumanEval 같은 숫자의 의미를 풀이한다. 각 벤치마크가 무엇을 측정하는지, 퓨샷이 무엇인지, 점수를 어떻게 비교하고 직접 돌려보는지까지 차근차근 정리했다.
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