이 글은 거대언어모델(LLM)을 벤치마크하기 어려운 이유를 다룬다. LLM은 비결정론적이어서 동일한 입력에도 항상 같은 결과를 내지 않기 때문에, 소비자와 기업이 모델이 이전 버전보다 얼마나 발전했는지, 경쟁 모델과 비교해 어떤 위치에 있는지 파악하기 어렵다. 연구자들이 동일한 프롬프트와 모델 설정, 벤치마크 데이터셋을 사용하더라도 실행 환경의 미세한 차이가 결과에 영향을 줄 수 있다는 점이 지적된다.
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Secret Dates in System Prompts Undermine Language Model Evaluation

- 1.LLM은 비결정적이라 동일 프롬프트·설정에도 실행 환경 차이로 결과가 달라질 수 있다고 지적
- 2.이런 비일관성 때문에 모델 버전 간 실제 성능 개선 여부 판단이 어렵다는 문제 제기(원문 일부만 확보)
왜 중요한가?
벤치마크 신뢰성은 모델 선택·조달 의사결정에 직접 영향을 미치는데, 시스템 프롬프트에 숨은 날짜 등이 평가를 왜곡할 수 있다는 경각심을 높인다.
본문 미리보기
Without the ability to benchmark Large Language Models (LLMs), it is difficult for consumers and businesses to understand what progress a model has made over recent versions, and how it stands up to its competitors: Since LLMs are non-deterministic (i.e., they will not always produce consistent outputs given the same inputs), evaluating them is tricky. Even when researchers use identical prompts, model settings and benchmark datasets, seemingly minor differences in the execution environment can…
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