LLM 교육 데이터 서비스
LLM 학습에 필요한 SFT와 RLHF 데이터를 설계하고 구축합니다. 언어 패턴과 추론 방식까지 이해하는 데이터 트레이너가 SFT, RLHF, 평가로 이어지는 전 과정을 하나의 파이프라인으로 운영하며, 안전성과 정책 준수, 편향 통제를 데이터 설계의 기준으로 삼습니다.
한샘글로벌이 다른 이유
-
LLM 전문 데이터 트레이너 기반의 고난도 SFT/RLHF 제작
- • 한샘글로벌은 단순 태깅 인력이 아니라, LLM의 언어 패턴·응답 특성·추론 방식까지 이해하는 고급 언어 전문가/데이터 트레이너가 작업을 수행합니다.
- • SFT(Instruct)와 RLHF(선호도 및 정책 기준 기반) 데이터를 설계·구축하고, 모델 응답 분석을 통해 성능에 기여하는 데이터 기준까지 판단합니다.
-
LLM모델의 고도화를 위한 교육 데이터의 단계별 운영 서비스
- • LLM 고도화는 한 단계만 잘한다고 완성되지 않습니다.
- • 한샘글로벌은 SFT → RLHF → Evaluation 전 과정을 하나의 파이프라인으로 설계·운영합니다.
- • SFT로 고품질 생성 데이터를 구축하고, RLHF로 모델을 정렬(align)한 뒤, 벤치마크·휴먼 평가·시나리오 테스트로 비즈니스 적합성을 검증합니다.
-
정책 및 안전성(Safety) 준수
- • 품질뿐 아니라 안전성, 정책 준수, 규제 대응을 데이터 설계의 핵심 기준으로 적용합니다.
- • AI Safety와 산업별 정책 가이드를 이해하는 전문 트레이너가 유해성·편향·정책 위반 요소를 통제하며, 민감정보 보호 및 비식별 기준을 엄격히 적용합니다.
- • 정책 기반 SFT, Safety 중심 RLHF, 위험 시나리오 검증을 통해 신뢰 가능한 LLM 구축을 지원합니다.
LLM 교육 데이터 서비스
SFT 데이터 구축
SFT 데이터 구축(Supervised Fine Tuning) 서비스는 고객의 목적과 전문 도메인 요구에 맞춘 맞춤형 프롬프트-응답 데이터 세트를 구축합니다.
이 서비스는 Open QA, 요약, 추론과 같은 텍스트 작업뿐만 아니라, 이미지·영상 생성 AI를 위한 고정밀 프롬프트(Prompt) 엔지니어링까지 포괄합니다. 이를 통해 모델이 특정 작업에 가장 적합한 응답 방식과 논리 구조를 학습하도록 성능을 정교하게 미세 조정합니다.
한샘글로벌은 다국어 도메인 전문가와 품질 체계를 통해 특정 도메인 맞춤 학습 데이터를 구축하며, 다국어 모델 튜닝까지 지원하여 비즈니스 맞춤형 LLM 성능 최적화를 제공합니다.
특정 작업에 적합한 응답 방식과 논리 구조를 학습하도록
LLM 성능 진단 및 비교 분석 (평가/A/B 테스팅)
LLM 성능 진단 및 비교 분석 서비스는 다양한 정량·정성 평가 지표를 기반으로 모델의 신뢰성과 정확도를 체계적으로 분석합니다. 관련성, 정확성, 유용성 등 핵심 기준을 활용하여 모델 출력을 정밀하게 진단하고 개선 영역을 도출하는 것이 주요 기능입니다.
개발 단계별 A/B 테스트와 경쟁 모델 벤치마킹을 실시하여 모델 강점과 약점을 비교 분석합니다. 이를 통해 고객은 비즈니스 환경에 가장 적합한 모델 선택 및 고도화 전략 수립을 위한 데이터 기반 의사결정 정보를 제공받습니다.
관련성, 정확성, 유용성 등 핵심 기준을 활용
LLM 안전성 및 신뢰성 검증 (벤치마킹 서비스)
LLM 안전성 및 신뢰성 검증 서비스는 대규모 언어모델의 정확성, 사실성, 안전성, 편향성 등 신뢰도를 저해하는 요소를 정교하게 검증합니다. 주요 기능은 AI 환각(Hallucination) 탐지 및 응답 일관성 평가 등 실제 운영 환경과 가까운 조건에서 실증적 테스트를 제공하는 것입니다. 이를 통해 기업은 성능 최적화와 리스크 관리에 필요한 실질적인 인사이트를 얻어, LLM을 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원받습니다.
LLM을 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원
사용자 선호도 반영 데이터 구축 (RLHF 기반)
사용자 선호도 반영 데이터 구축 서비스는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF/DPO)을 통해 모델 응답 품질을 사용자가 선호하는 방향으로 정교하게 향상시킵니다. 이 과정에서 모델은 사용자가 더 자연스럽고 일관되다고 느끼는 응답 형태를 직접 학습하며, 인간 선호에 따른 응답 순위를 부여하는 것이 핵심 기능입니다.
단일 턴은 물론 멀티 턴 대화 시나리오에도 적용 가능하도록 대화 시나리오 기반 학습 데이터를 구축하여, 모델이 지속적으로 사용자 만족도를 높이는 방향으로 진화하도록 지원합니다.
대화 시나리오 기반 학습 데이터를 구축
작업 사례 보기
한샘글로벌이 고객과 함께 달성한 성공 사례를 열어 보세요.
