LLM 및 에이전트 벤치마킹을 위한 프레임워크

현재 AI 모델 벤치마킹 방식에는 심각한 문제가 있다. 최고 수준의 연구소들은 매번 새로운 모델을 만들고, 테스트 도구를 설정한 후 거대한 벤치마크 스위트를 실행하지만, 결과는 겨우 미미한 개선일 뿐이다. 이는 엄청난 자원 낭비다. 즉, 탄소 배출을 늘려가며 아주 작은 성능 향상만을 얻고 있다는 뜻이다. 최근 Gemini 벤치마크 같은 사례를 보면 이 비효율성이 명확하다. 이 글은 모델을 계속 재훈련하고 재테스트하는 악순환에 빠지지 않으면서 AI 모델을 평가할 수 있는 더 나은 프레임워크가 필요하다고 주장한다.