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TL;DR
도구 순서 셔플이나 재시도가 평가 실행마다 달라지면 점수 차이가 모델 성능이 아니라 평가 하네스의 차이를 반영할 수 있습니다. 이를 막으려면 도구 스키마, 랜덤 시드, compact policy를 고정하고 같은 조건에서 eval을 수행해야 합니다. 하네스가 다른 결과를 모델 승리로 해석하면 실제로는 두 실행 환경을 비교하는 오류가 생깁니다.
실용적 조언
- 평가를 실행하기 전에 도구 스키마, 랜덤 시드, compact policy를 고정하고 하네스의 셔플 및 재시도 동작을 동일하게 유지해야 합니다.
- 서로 다른 하네스에서 나온 점수를 모델 성능 비교에 직접 사용하지 말고, 먼저 평가 실행 환경의 차이를 제거해야 합니다.
섹션별 상세
작성자는 평가 하네스가 도구 순서를 섞거나 실행을 재시도하면 동일한 모델도 서로 다른 조건에서 평가된다고 지적합니다. 이 변동을 통제하지 않으면 평가 점수의 차이가 모델 개선이 아니라 실행 환경의 차이에서 생길 수 있습니다. 따라서 모델 비교 전에 하네스의 동작 자체가 비교 대상 사이에서 동일한지 확인해야 합니다.
권장 절차는 도구 스키마, 랜덤 시드, compact policy를 고정한 뒤 평가 결과를 확인하는 방식입니다. 이렇게 하면 입력 조건과 실행 경로를 일정하게 유지하면서 모델 변화가 결과에 미친 영향을 분리할 수 있습니다. 반대로 하네스가 달라진 상태에서 점수만 비교하면 두 하네스를 비교하고도 모델 성능 향상으로 잘못 해석하게 됩니다.
용어 해설
- 평가 하네스(Evaluation Harness)
- — 모델의 성능을 측정하는 실행 환경으로, 도구 호출 순서와 재시도 방식 같은 조건을 통제합니다. 조건이 달라지면 모델 차이가 아니라 하네스 차이를 측정하게 되므로 비교 실험의 입력과 실행 절차를 고정해야 합니다.
- 랜덤 시드(Random Seed)
- — 무작위 동작을 재현하기 위해 사용하는 초기값입니다. 도구 순서 섞기나 재시도처럼 무작위성이 개입된 평가에서 시드를 고정하면 같은 조건을 다시 실행할 수 있고, 모델 성능 변화와 실행 변동을 구분하는 데 도움이 됩니다.
- 도구 순서 섞기(Tool Order Shuffling)
- — 평가 과정에서 모델이 사용할 수 있는 도구의 순서를 바꾸는 방식입니다. 하네스가 실행마다 도구 순서를 섞으면 동일한 모델도 다른 조건에서 평가되므로, 모델 간 비교 전에 이 동작을 고정하거나 통제해야 합니다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 26.수집 2026. 08. 26.출처 타입 REDDIT
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