STT 모델 실제 성능 비교: 한국어 회의 녹음 35분, 7개 모델 테스트
2026년 2월, 한국어 개발 회의 녹음 하나를 가지고 로컬 STT(Speech-to-Text) 모델 7개를 비교했다. 테스트 오디오는 약 35분 45초 길이의 2인 개발 회의 녹음이다. 정제된 벤치마크 데이터셋이 아니라 실제 회의 녹음이었다. 발화는 비격식 대화체였고, 중간중간 Claude, TDD, CRUD, agent.md, Cursor, Codex,
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2026년 2월, 한국어 개발 회의 녹음 하나를 가지고 로컬 STT(Speech-to-Text) 모델 7개를 비교했다. 테스트 오디오는 약 35분 45초 길이의 2인 개발 회의 녹음이다. 정제된 벤치마크 데이터셋이 아니라 실제 회의 녹음이었다. 발화는 비격식 대화체였고, 중간중간 Claude, TDD, CRUD, agent.md, Cursor, Codex,
검색 결과에서 정답을 "선택"하는 것도 문제다 법률 QA 시스템에서 검색(retrieval) 품질은 기본 전제다. 검색이 어느 정도 궤도에 오르자, 다음 병목이 드러났다. Top-50 검색 결과 안에 정답 근거가 들어 있는데도 최종 답변에서 빠지는 경우가 생긴 것이다. 예를 들어 "택배 배송 중 물건이 파손되었을 때 누구에게 책임을 물을 수 있는가?"라는 질문에 대해, 검색 결과에는 민법 제756조(사용자책임)가 포함되어 있었다. 그런데 LLM...
법률 RAG 시스템에서 가장 먼저 결정해야 하는 것은 "어떤 임베딩 모델을 쓸 것인가"다. MTEB 리더보드 점수가 높다고 해서 우리 도메인에서도 잘 동작하리라는 보장은 없다. 한국 법률 조문이라는 특수한 코퍼스 위에서, 실제 질문셋으로 직접 비교하는 것이 유일한 방법이다. 이 글에서는 임베딩 모델 5종을 동일 조건에서 평가한 과정과 결과를 공유한다. 모델 선택 하나가 retrieval 성능의 천장을 결정한다. 평가 대상: 임베딩 모델 5종 ...