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표제지 1

목차 1

1. 연구 배경 및 필요성 3

2. 벤치마크 데이터셋이란? 5

3. 글로벌 주요 벤치마크 데이터셋 현황 및 특징 8

① 범용: LLM이 수행해야 하는 가장 기본적이고 공통적인 인지ㆍ언어 능력을 평가하는 벤치마크 9

② 도메인 특화: 특정 학문 및 산업 분야에서 요구되는 전문 지식과 문제 해결 능력을 평가하도록 설계 12

③ 목적 지향: 특정 기능 및 사용 목적을 중심으로 설계된 벤치마크 15

4. 국내 LLM 벤치마크 데이터셋 현황 및 과제 18

5. 국내 AI 활용 환경을 반영한 벤치마크 마련의 전략적 의미 20

6. 벤치마크 데이터셋 마련을 위한 정부의 전략적 역할 22

참고자료 24

표목차 8

[표 1] LLM 평가를 위한 글로벌 주요 벤치마크 데이터셋 요약 8

[표 2] 평가 유형에 따른 국내외 벤치마크 비교 18

그림목차 3

[그림 1] 초거대 언어 모델(100억+파라미터 이상)의 연도별 출시 동향 3

[그림 2] 글로벌 AI 기업의 벤치마크 기반 LLM 성능 공개 사례 5

[그림 3] 벤치마크 데이터셋을 활용한 평가 과정 6

[그림 4] 한국어 언어 모델 개발을 위한 민관 협력 체계(안) 22

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