대규모 언어 모델 디버깅을 위한 체계적인 접근 방식

A Systematic Approach for Large Language Models Debugging

대규모 언어 모델(LLM)은 현대 AI 워크플로우의 핵심으로, 개방형 텍스트 생성부터 복잡한 에이전트 기반 추론에 이르기까지 다양한 응용 분야를 지원합니다. 그러나 이러한 모델의 디버깅은 투명성이 부족하고 확률적인 특성, 그리고 다양한 작업 및 환경에서 오류를 진단하기 어렵기 때문에 지속적인 과제로 남아 있습니다. 본 논문에서는 LLM 디버깅을 위한 체계적인 접근 방식을 제시하며, 모델을 관찰 가능한 시스템으로 간주하고, 문제 감지부터 모델 개선에 이르기까지 구조화되고 모델에 독립적인 방법을 제공합니다. 본 연구는 평가, 해석 가능성, 오류 분석 방식을 통합하여, 실무자들이 모델의 약점을 반복적으로 진단하고, 프롬프트 및 모델 파라미터를 개선하며, 미세 조정 또는 평가를 위한 데이터를 조정할 수 있도록 지원합니다. 특히, 표준화된 벤치마크 및 평가 기준이 부족한 환경에서도 효과적입니다. 우리는 이러한 체계적인 방법론이 문제 해결 속도를 가속화할 뿐만 아니라, LLM 기반 시스템의 배포 과정에서 재현성, 투명성 및 확장성을 향상시킨다고 주장합니다.

Large language models (LLMs) have become central to modern AI workflows, powering applications from open-ended text generation to complex agent-based reasoning. However, debugging these models remains a persistent challenge due to their opaque and probabilistic nature and the difficulty of diagnosing errors across diverse tasks and settings. This paper introduces a systematic approach for LLM debugging that treats models as observable systems, providing structured, model-agnostic methods from issue detection to model refinement. By unifying evaluation, interpretability, and error-analysis practices, our approach enables practitioners to iteratively diagnose model weaknesses, refine prompts and model parameters, and adapt data for fine-tuning or assessment, while remaining effective in contexts where standardized benchmarks and evaluation criteria are lacking. We argue that such a structured methodology not only accelerates troubleshooting but also fosters reproducibility, transparency, and scalability in the deployment of LLM-based systems.