Evaluating Fine-Tuned Phi Models with Responsible AI in Mind

이 글은 fine-tuning 가이드 뒤에 썼습니다. 전체 workflow에 제대로 된 끝이 필요했기 때문입니다.

커스텀 모델을 학습하고 배포하면 일이 끝난 것처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 모델이 특정 작업에 맞춰진 뒤에는 더 중요한 질문이 남습니다. 이 모델은 실제 사용 환경에서 어떻게 동작하는가? 어디에서 실패할 수 있는가? 안전성과 품질을 충분히 평가했는가?

그래서 이 글에서는 Azure AI Studio에서 Responsible AI 관점으로 fine-tuned Phi-3와 Phi-3.5 모델을 평가하는 과정을 다뤘습니다. 평가는 fine-tuning을 실험에서 엔지니어링 workflow로 옮기는 단계입니다.

정확도나 배포 성공만으로는 충분하지 않습니다. 모델이 어떤 응답을 만들고, 어떤 조건에서 위험해질 수 있으며, 운영자가 어떤 기준으로 판단해야 하는지를 확인해야 합니다.

저에게 남은 기준은 이것입니다. 모델 작업은 만들고, 통합하고, 평가하는 세 단계로 봐야 합니다. 평가가 빠져 있다면 앞의 두 단계도 production-ready라고 보기 어렵습니다.

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