Hyperconnect Tech Blog · 2026. 04. 22.
2부: 정책을 따르는 평가자, LLM-as-a-Judge
AI 엔지니어링 브리핑
이 글은 사람 전문가의 판단 기준을 LLM에 구조적으로 가르쳐 생성 문장을 빠르고 일관되게 평가하는 LLM-as-a-Judge를 만드는 과정을 설명합니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: Tinder의 AI 추천 설명은 배포 후에도 계속 품질을 점검해야 하지만, 전문가가 수많은 문장을 매번 평가하기에는 시간과 비용이 많이 들어 모델 개선이 느려지는 문제가 있었습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: 평가를 합격·불합격과 하나의 명확한 기준으로 단순화한 뒤, 정책을 체크리스트로 나누고 전문가의 판단 근거를 단계별 예시와 리마인더로 프롬프트에 담아 LLM이 각 항목을 확인하도록 만들었으며, 인간 평가와 약 84% 일치하는 평가자를 구축했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 정책이나 예시를 그대로 넣는 것만으로는 부족하므로 사람이 암묵적으로 하던 판단을 구체적으로 풀어써야 하며, 완성된 Judge는 품질 모니터링뿐 아니라 정책 개선·시스템 디버깅·학습 데이터 정제에도 활용할 수 있습니다.
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