MCQA 평가의 한계를 극복하기 위해 데이터셋을 구축할 때 몇 가지 주요 방식을 고려할 수 있습니다. 첫째, 실제 사용자 질문을 반영하는 데이터셋을 구축하여 LLM이 실제 상황에서 어떻게 작동하는지 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 둘째, 다양한 주제와 도메인을 포함하여 데이터셋을 다양화하여 LLM의 일반화 능력을 평가할 수 있도록 합니다. 셋째, 데이터셋을 구축할 때 bias나 편향을 최소화하고, 공정한 평가를 위해 데이터의 품질을 유지하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 데이터셋을 지속적으로 업데이트하고 보완하여 LLM의 성능을 지속적으로 평가하고 개선할 수 있도록 합니다.