Deployment
평가 드리프트
기준선·보정된 검토·위험 기반 모니터링 계획
저자
Tenten AI Research
ML Engineering
게시일
수정일
읽기 시간
4 min
evaluationLLM-as-judgeobservabilityproduction monitoringdrift
요약
입력, 사용자, 참고 자료, 모델, prompt와 도구가 바뀌면 AI 작업 품질도 바뀔 수 있습니다. 가동률과 지연만으로 모든 품질 변화를 설명할 수 없습니다. 먼저 수용 기준선을 정하고 업무에 중요한 차원을 비교합니다.
Anthropic의 2026년 1월 9일 평가 가이드는 코드·모델·사람 평가, 보정과 보완적 모니터링을 설명합니다. 이 문서는 대표 사례, 위험별 표본, 경보와 조사 책임을 계획합니다. 고정 일치율·표본 수·주기로 모든 시스템의 운영 신뢰성을 증명할 수 없습니다.
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