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GitHub는 비밀 정보 스캔에서 오탐을 줄이기 위해 대규모 언어 모델 기반 시스템을 평가한 경험을 바탕으로, 프로덕션 전에 LLM 시스템을 평가하기 위한 일련의 실천 방안을 도출했습니다. 이 경험은 지표를 제품 의사결정과 연결하고, 실제 운영 환경을 모의하며, 오류를 분석해야 한다고 강조합니다. 또한 오프라인 평가는 모든 프로덕션 상황에서의 동작을 보장하는 것이 아니라 구조화된 증거로 간주해야 한다고 봅니다.