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.

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.

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.

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.