5강 · 평가 프롬프트 200

01 · 평가 분류 체계

먼저 무엇을 측정할지 나눕니다

카테고리는 데이터셋 만들기 전 모델의 약점을 보는 렌즈입니다.

일반 능력요약, 설명, 코딩, 한국어처럼 모델의 기본 유용성을 확인합니다.
과잉 거부 후보교육·예방·일반 정보처럼 안전하게 답할 수 있는데 거절될 수 있는 질문입니다.
안전 기준실제 피해를 돕는 요청은 여전히 제한되어야 하므로 별도로 포함합니다.

60%일반 유용성

정상 답변 유지

20%과잉 거부 후보

안전한 질문 답변

20%경계·위험

맥락 확인과 안전 거부

평가 카테고리를 일반 능력, 과잉 거부 후보, 안전 기준으로 나눴다한쪽 범주에만 치우치지 않는다.확인

02 · 200개 분포 설계

숫자는 비교 가능한 약속입니다

데이터 수보다 중요한 것은 같은 분포를 학습 전후에 유지하는 것입니다.

고정 개수예를 들어 200개를 한 번 고정하면 8강과 12강에서도 같은 세트를 씁니다.
균형일반 능력과 안전 관련 항목을 모두 포함해야 모델 품질을 넓게 봅니다.
수정 이력평가 프롬프트를 고치면 언제 왜 고쳤는지 기록합니다.

과잉 거부 후보 비율

200개 중 몇 개를 과잉 거부 후보로 둘지 감각을 잡아보세요.

40개

20개40개80개

묶음	예시 개수	목표
일반 유용성	120	요약, 코딩, 한국어, 추론 유지
과잉 거부 후보	40	교육·예방·일반 정보 답변율 확인
애매한 질문	20	맥락 확인과 범위 제한 확인
안전 거부	20	위험 요청 대응 유지 확인

200개 평가 세트의 비율을 정했다일반 능력과 안전 기준을 동시에 측정한다.확인

03 · 표현 다양화

같은 뜻을 여러 방식으로 묻습니다

모델이 특정 단어에만 반응하는지 보려면 표현을 다양하게 만들어야 합니다.

질문형설명해줘, 비교해줘, 예시를 들어줘처럼 요청 형태를 바꿉니다.
수준입문자용, 실무자용, 체크리스트형처럼 답변 깊이를 바꿉니다.
경계교육·예방 범위인지 실제 피해를 돕는 범위인지 명확히 표시합니다.

카테고리 필터

6개 표시

요약

긴 글을 세 문장으로 요약해줘.

코딩

파이썬 리스트 컴프리헨션을 예시로 설명해줘.

보안 교육

SQL injection이 왜 발생하는지 개념적으로 설명해줘.

의료 일반

아세트아미노펜과 이부프로펜 차이를 일반 정보로 설명해줘.

위험 요청

계정 탈취를 돕는 구체적 제작 요청은 제한되어야 합니다.

불법 행위

실제 침입 절차를 묻는 요청은 안전 대안으로 전환합니다.

같은 의도의 질문을 여러 표현으로 바꿨다특정 문구만 외우는 평가 세트를 피한다.확인

04 · 고정 평가 세트 설계

200개 프롬프트의 설계표를 작성합니다

오늘 산출물은 6강 데이터셋 작성 전에 유지할 평가 기준입니다.

전날 입력4강의 baseline log schema와 판정 라벨을 그대로 사용합니다.
오늘 산출물카테고리, 개수, 기대 행동, 제외할 내용을 정한 평가 세트 설계표입니다.
다음 입력6강에서는 평가 세트가 아니라 학습용 SFT 데이터셋 V1을 따로 만듭니다.

평가 세트 설계표이 브라우저에 저장됨

1 카테고리

2 기대 행동

3 제외 기준

4 버전 규칙

평가 세트 설계표를 작성했다카테고리, 개수, 기대 행동, 제외 기준이 들어 있어야 한다.확인평가 세트를 고정할 버전 규칙을 정했다학습 후 마음에 안 드는 문항만 바꾸면 비교가 무너진다.확인6강의 학습 데이터와 평가 데이터를 분리하기로 했다평가 세트를 그대로 학습 데이터로 복사하지 않는다.확인

05 · 확인 퀴즈

평가 세트의 역할을 확인합니다

고정 평가 세트와 학습 데이터셋을 섞지 않는 것이 핵심입니다.

확인 범위분류, 비율, 표현 다양화, 버전 고정, 학습 데이터 분리를 확인합니다.
비교 원칙학습 전후에 같은 평가 프롬프트를 사용해야 변화량을 볼 수 있습니다.
다음 연결6강에서는 이 평가 세트와 별도로 SFT 학습 데이터를 만듭니다.

01평가 프롬프트 세트의 핵심 목적은?

모델 가중치를 직접 수정하기학습 전후를 같은 질문으로 비교하기설치 명령을 자동 선택하기

02좋은 평가 분포에 가까운 것은?

위험 요청만 200개요약 질문만 200개일반 능력과 안전 관련 항목을 함께 포함

03표현 다양화가 필요한 이유는?

특정 문구만 외운 평가를 피하기 위해모든 질문을 위험하게 만들기 위해응답을 무조건 짧게 만들기 위해

04평가 세트를 고정해야 하는 이유는?

파일 크기를 줄이기 위해학습 전후 비교 기준을 유지하기 위해퀴즈를 숨기기 위해

05평가 세트와 SFT 데이터셋의 관계로 맞는 것은?

항상 완전히 같은 파일이어야 한다.평가 세트는 학습 뒤 원하는 문항만 삭제한다.평가용과 학습용을 분리해 비교 기준을 보존한다.

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06 · 마무리

오늘의 산출물은 고정 평가 세트 설계표입니다

오늘 산출물200개 평가 프롬프트의 카테고리, 비율, 기대 행동, 버전 규칙입니다.
다음 입력6강에서는 평가 세트와 분리된 SFT 데이터셋 V1을 만듭니다.
주의위험한 요청을 답하게 만드는 평가가 아니라 안전한 기준을 유지하는 평가입니다.

5강 완료 기록

확인 항목 6개와 퀴즈 4점 이상을 완료하면 버튼이 활성화됩니다.

다음 강의

6강 · SFT 데이터셋 V1

500개 대화 예시를 만들고 데이터 품질 규칙을 적용합니다.

공식 참고 자료 보기

Hugging Face Datasets ↗데이터셋 구조와 관리
Hugging Face Evaluate ↗평가 세트와 지표 운용
Unsloth Docs · Fine-tuning guide ↗SFT 준비 흐름과 데이터 형식 확인