LLM이 생성한 결과물의 사실성과 정확성을 다양한 데이터 소스와 비교 분석하여 환각 효과를 탐지합니다.

LLM의 학습 데이터 및 출력 결과에서 나타나는 성별, 인종, 종교 등에 대한 편향을 분석하고, 그 원인을 파악하여 개선 방안을 제시합니다.

LLM이 생성하는 콘텐츠가 폭력적, 차별적, 또는 사회적으로 유해한 내용을 포함하는지 여부를 검증하고, 윤리적 기준에 부합하는지 평가합니다

사람이 평가할 경우 편향이나 주관적인 해석이 들어갈 수 있지만, LLM은 사전에 정의된 기준에 따라 정량적, 정성적으로 평가를 수행할 수 있습니다.

사용자의 요구사항에 따라 특정 도메인 또는 특정 태스크에 대한 LLM 검증을 수행하고, 맞춤형 보고서를 제공할 수 있습니다.

방대한 데이터 학습 및 추론 능력을 바탕으로 LLM의 복잡한 문제점을 효과적으로 분석하고 검증합니다.

효율적인 검증 프로세스를 통해 시간과 비용을 절감하고, 신속한 결과를 제공합니다.

수백, 수천 개의 샘플을 평가해야 할 때, LLM을 사용하면 규모에 상관없이 일관된 평가를 제공할 수 있습니다. 이는 대규모의 LLM 성능 평가에서 특히 유용합니다.

본 시스템을 통해 LLM의 환각 효과, 편향, 윤리적 문제 등을 효과적으로 검증하여 LLM의 신뢰성을 향상시킵니다.

LLM의 안전성을 확보하고 사회적 악영향을 최소화하여 LLM의 책임감 있는 활용을 가능하게 합니다.

LLM의 문제점을 개선하고 성능을 향상시켜 LLM 기술 발전을 가속화하고, 다양한 분야에서의 활용을 확대합니다.