심슨 역설: 그룹별로 좋은 모델이 전체에서는 낮아 보일 때
쉬움·어려움의 합성 성공 건수로 그룹별 순위와 전체 순위가 뒤집히는 이유를 검산한다. 실제 구성의 관측값과 공통 가중치 표준화, 인과 효과를 구분한다.
쉬움·어려움의 합성 성공 건수로 그룹별 순위와 전체 순위가 뒤집히는 이유를 검산한다. 실제 구성의 관측값과 공통 가중치 표준화, 인과 효과를 구분한다.
고정 문서 ID와 합성 검색 순위로 Recall@k·MRR@k를 계산한다. 전체 정답 분모, 질의 평균, 무정답·중복·청크 정책과 최종 답변 평가의 차이를 확인한다.