Kaggle에 Community Benchmarks 도입

Source: Dev.to

커뮤니티 주도 평가가 중요한 이유

AI 역량이 너무 빠르게 진화해서 모델 성능을 평가하기가 어려워졌습니다. 얼마 전만 해도 정적인 데이터셋에 대한 단일 정확도 점수만으로 모델 품질을 판단할 수 있었습니다. 오늘날 LLM이 추론 에이전트로서 협업하고, 코드를 작성하며, 도구를 활용하게 되면서 정적인 메트릭과 단순 평가만으로는 충분하지 않습니다.

Kaggle Community Benchmarks는 개발자에게 특정 사용 사례를 검증하고 실험 코드와 프로덕션‑레디 애플리케이션 사이의 격차를 메우는 투명한 방법을 제공합니다. 실제 사용 사례는 보다 유연하고 투명한 평가 프레임워크를 요구하고, Community Benchmarks는 매일 이러한 시스템을 구축하고 배포하는 사용자들에 의해 형성되는 동적이고, 엄격하며 지속적으로 진화하는 접근 방식을 제공합니다.

Kaggle에서 나만의 벤치마크를 만드는 방법

벤치마크는 작업(task) 을 만드는 것부터 시작합니다. 작업은 다단계 추론 및 코드 생성부터 도구 사용 테스트, 이미지 인식까지 다양합니다. 작업을 만든 뒤에는 이를 벤치마크에 추가해 여러 작업에 걸쳐 선택한 모델을 평가하고 순위를 매길 수 있습니다.

작업 만들기

작업은 AI 모델이 특정 문제에 대해 어떻게 수행하는지를 테스트합니다. 이를 통해 서로 다른 모델에 대해 재현 가능한 테스트를 실행하고 정확도와 역량을 비교할 수 있습니다.

벤치마크 만들기

하나 이상의 작업을 만든 뒤에는 이를 벤치마크 로 묶습니다. 벤치마크를 사용하면 주요 AI 모델군에 작업을 실행하고, 성능을 추적·비교할 수 있는 리더보드를 생성할 수 있습니다.

장점

• 다양한 모델 접근 – Google, Anthropic, DeepSeek 등과 같은 연구소의 최신 모델을 (쿼터 제한 내에서) 무료로 이용할 수 있습니다.
• 재현성 – 벤치마크는 정확한 출력과 모델 상호작용을 캡처하므로 결과를 감사하고 검증할 수 있습니다.
• 복합 상호작용 – 멀티모달 입력, 코드 실행, 도구 사용, 다중 턴 대화를 지원합니다.
• 빠른 프로토타이핑 – 창의적인 새로운 작업을 빠르게 설계하고 반복할 수 있습니다.

이러한 기능은 새로운 kaggle‑benchmarks SDK (GitHub repository)에 의해 제공됩니다.

리소스

• Benchmarks Cookbook – 고급 기능 및 사용 사례에 대한 가이드.
• Example tasks – 다양한 사전 구축 작업을 통해 영감을 얻으세요.
• Getting started – 첫 번째 작업 및 벤치마크를 만드는 방법.

AI 평가의 미래를 shaping 하는 방법

AI 진보의 미래는 모델이 어떻게 평가되는가에 달려 있습니다. Kaggle Community Benchmarks를 통해 Kaggle러들은 단순히 모델을 테스트하는 것을 넘어 차세대 인공지능을 형성하는 데 기여하고 있습니다.

시작할 준비가 되셨나요? 오늘 바로 Community Benchmarks를 사용해 보세요.