LLM 성능을 잘 비교해보고 싶은데, 대표적으로 사용되는 지표를 알려줘.
언어 모델(LM)이나 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 비교할 때 사용되는 대표적인 지표들은 다음과 같습니다:

1. **정확도(Accuracy)**: 가장 기본적인 성능 지표로, 모델이 정확하게 예측한 비율을 나타냅니다. 특히 분류 문제에서 많이 사용됩니다.

2. **퍼플렉서티(Perplexity)**: 언어 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표로, 모델이 특정 시퀀스를 얼마나 잘 예측하는지를 나타냅니다. 퍼플렉서티 값이 낮을수록 모델의 성능이 좋다고 평가합니다.

3. **F1 점수(F1 Score)**: 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균을 이용해, 모델의 성능을 종합적으로 평가하는 지표입니다. 특히 불균형 데이터셋에서 성능을 평가할 때 유용합니다.

4. **BLEU 점수(BLEU Score)**: 기계 번역의 품질을 평가하는 데 사용되는 지표로, 번역된 텍스트가 참조 번역과 얼마나 유사한지를 측정합니다. BLEU 점수는 0에서 1 사이의 값으로 나타나며, 높을수록 좋은 성능을 의미합니다.

5. **ROUGE 점수(ROUGE Score)**: 주로 요약 작업에서 사용되는 성능 지표로, 생성된 요약이 참조 요약과 얼마나 유사한지를 측정합니다. 여러 가지 변형이 있으며, ROUGE-N(단어 n-gram의 오버랩을 측정)과 ROUGE-L(최장 공통 부분수열을 기반으로 함)이 일반적으로 사용됩니다.

6. **METEOR 점수(METEOR Score)**: BLEU 점수의 단점을 보완하기 위해 개발된 지표로, 기계 번역의 품질을 평가합니다. 정확성과 유창성을 모두 고려하며, 동의어와 순서 변화에도 더 유연하게 대응합니다.

7. **GLUE와 SuperGLUE 점수**: 자연어 이해(NLU)의 다양한 작업(문장 유사성, 논리적 추론, 감정 분석 등)에 대한 모델의 성능을 평가하는 벤치마크입니다. 여러 하위 태스크의 성능을 종합하여 모델을 평가합니다.

이러한 지표들은 모델의 다양한 측면을 평가하기 위해 사용되며, 구체적인 평가 목적과 문제의 특성에 따라 적절한 지표를 선택하여 사용합니다.
 네, LLM(대규모 언어 모델)의 성능을 비교하는 데 사용되는 지표들을 간단히 설명해 드릴게요. 이 지표들은 모델의 언어 이해 능력, 생성 능력, 정확성 등을 측정하는 데 사용돼요.

1. **BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)**: 기계 번역의 정확성을 측정하는 지표로, 원문과 기계 번역 결과 사이의 유사도를 계산해요. 높은 점수는 더 정확한 번역을 의미해요.

2. **ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)**: 요약 작업의 정확성을 측정하는 지표로, 원문과 요약 사이의 유사도를 계산해요. 높은 점수는 더 정확하고 관련성 있는 요약을 의미해요.

3. **PER(Precision, Recall, F1)**: 데이터 세트에서 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지를 측정하는 지표로, 정확도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수를 사용해요. 높은 점수는 더 정확하고 다양한 예측을 의미해요.

4. **Human Evaluation**: 인간이 모델의 출력을 직접 평가하는 방법으로, 질문에 대한 답변의 정확성, 자연스러움, 관련성 등을 평가해요. 이 지표는 모델의 실제 사용 가능성을 평가하는 데 매우 중요해요.

5. **Speed**: 모델이 얼마나 빠르게 작업을 처리할 수 있는지를 측정하는 지표로, 대규모 언어 모델의 경우 처리 속도가 중요한 요소가 될 수 있어요.

이 지표들을 통해 다양한 언어 작업에서의 모델의 성능을 비교할 수 있어요. 하지만 실제로는 모델의 사용 사례나 목적에 따라 중요한 지표가 달라질 수 있으니, 사용 사례에 맞는 지표를 선택하는 것이 중요해요. 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어봐 주세요!