#모델 평가

대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 애플리케이션의 성능을 효과적으로 측정하는 것은 AI 기술의 조직 내 도입에 있어 매우 중요합니다. Red Hat 팀의 Legare Kerrison과 Cedric Clyburn은 최근 Arc of AI 2026 컨퍼런스에서 LLM 추론을 평가하고 최적화하기 위한 실질적인 방법에 대해 발표했습니다. 이들은 Retrieval Augmented Generation(RAG) 및 Agentic AI와 같은 AI 애플리케이션의 다양한 워크로드에 따른 리소스 요구 사항과 비용 영향을 논의했습니다. LLM 시대의 진화와 평가의 필요성 Kerrison과 Clyburn은 2023년을 LLM의 해, 2024년을 RAG의 해, 2025년을 모델 파인튜닝 및 AI 에이전트의 해로 규정하며, 2026년에는…