Fable 5: 이전 버전과 이후 버전 비교

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BridgeBench

— BridgeBench는 모델의 코드 작성 및 언어 이해 관련 작업을 정량화하는 벤치마크로서, 여러 하위 작업에 대해 0–100 점수 체계를 사용해 성능을 비교한다. 입력으로는 코드 또는 자연어 지시가 주어지고 모델의 출력 정답성과 정확성에 따라 점수가 산출된다. 이 벤치마크는 모델 변경 전후 성능 차이를 수치로 보여주어 배포 영향 평가에 활용된다.

Hallucination

— 환각은 모델이 근거 없는 정보나 잘못된 사실을 사실인 것처럼 생성하는 현상으로서, 출력의 사실성 검증과 신뢰성에 직접적인 영향을 미친다. 평가에서는 생성 답변의 정확성 및 근거 제시 여부를 기준으로 점수를 매기며 낮은 환각 점수는 더 빈번한 오답을 의미한다. 환각 제어는 안전성 조치와 성능 트레이드오프를 발생시킬 수 있다.

Debugging (Benchmark Task)

— 디버깅 과제는 주어진 코드에서 버그를 찾고 고치는 능력을 평가하는 항목으로서, 입력으로 결함 있는 코드와 수정 지시가 주어지고 출력으로 올바른 수정안이 요구된다. 채점은 수정의 정확성·완전성·부수영향 여부를 기준으로 이루어지며 높은 점수는 문제 해결 능력이 우수함을 의미한다. 디버깅 성능 저하는 실무에서 코드 수정 효율과 신뢰성 저하로 이어질 수 있다.

Refactoring (Benchmark Task)

— 리팩터링 과제는 기능은 유지하면서 코드의 구조·가독성·효율성을 개선하는 능력을 평가하는 항목으로서, 입력으로 기존 코드와 목표 기준이 주어지고 출력으로 리팩터된 코드가 요구된다. 채점은 동작 유지 여부와 코드 품질 개선 정도를 기준으로 이루어지며 높은 점수는 안전한 구조 개선 능력을 의미한다. 리팩터링 성능 저하는 유지보수 비용 증가와 코드 품질 저하로 연결될 수 있다.

Nerf

— nerf라는 용어는 특정 동작이나 출력을 제한하는 형태의 모델 변경을 가리키며, 보통 안전성이나 정책 준수를 위해 일부 능력을 의도적으로 약화시키는 조치를 의미한다. 이러한 조정은 특정 벤치마크 항목에서 점수 하락으로 나타나며 다른 측면의 위험도를 낮출 목적으로 시행될 수 있다. nerf는 모델의 전반적 성능 균형과 사용자 기대치 사이에 트레이드오프를 만든다.