🎯데이터가 모델 성능에 미치는 영향 | 왜 데이터가 80%를 결정하는가 – Module 1. Week 1. Lesson 2.

Описание: #

안녕하세요! LLM 설계자 육성 과정 Silver Track의 특별 강의입니다. 이번 영상에서는 **"데이터 품질이 모델 성능의 80%를 결정한다"**는 핵심 원칙을 실증적으로 분석합니다!

많은 초보자들이 모델 아키텍처와 하이퍼파라미터에만 집중하지만, 실제로는 **데이터의 질**이 압도적으로 중요합니다. GPT-4도, Llama 3도 결국 데이터로 만들어집니다!

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📚 이번 강의에서 배울 내용

• 데이터 품질 vs 모델 크기: 무엇이 더 중요한가?
• 고품질 소규모 데이터 vs 저품질 대규모 데이터
• OpenAI/Meta의 데이터 철학
• 데이터 품질 4대 지표
• 실험: 100개 고품질 vs 10,000개 저품질
• 데이터 편향이 모델에 미치는 영향
• 데이터 큐레이션 실전 가이드

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⏰ 타임스탬프

00:00 인트로: "데이터가 전부다"
00:57 Section 1. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다
01:51 Section 2. 데니터 품질의 4대 지표
04:51 Section 3. 가장 중요한 것은 고품질 데이터
06:21 Section 4. 데이터 품질 관리 방법

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🔗 학습 자료 링크

🎯 전체 과정: https://llm-academy.kr/silver-track
📖 강의 자료: https://llm-academy.kr/data-quality
📂 실험 노트북: https://github.com/llm-academy/data-e...
💬 커뮤니티: llm-academy.slack.com (#data-quality)

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🎓 이 강의는 이런 분들께 추천합니다

✅ 파인튜닝 성능이 기대에 못 미치는 분
✅ 데이터 수집에 많은 시간을 투자하는 분
✅ 품질보다 양에 집중하고 있는 분
✅ 데이터 큐레이션 전략을 세우고 싶은 분

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💡 핵심 인사이트

*파인튜닝 성공 공식*
```
고품질 데이터 (80%) + 하이퍼파라미터 (15%) + 모델 선택 (5%) = 성공
```

*실험 결과*
100개 고품질 데이터: BLEU 75.2
10,000개 저품질 데이터: BLEU 52.8
**결론**: 100배 적은 데이터로 더 높은 성능!

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📊 데이터 품질 4대 지표

*1. 정확성 (Accuracy)*
사실 오류 없음 | 전문가 검증

*2. 일관성 (Consistency)*
동일 질문 → 동일 답변 | 용어 통일

*3. 다양성 (Diversity)*
다양한 질문 유형 | Edge case 포함

*4. 대표성 (Representativeness)*
실제 시나리오 반영 | 편향 없는 샘플링

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🔬 실험: 품질 vs 양

*실험 설계*
모델: Llama-3-8B
Task: 한국어 법률 Q&A

*그룹 A (고품질 소규모)*
데이터: 100개
품질: 변호사 검증
결과: BLEU 75.2, F1 0.83

*그룹 B (저품질 대규모)*
데이터: 10,000개
품질: 웹 크롤링
결과: BLEU 52.8, F1 0.61

**결론**: 품질이 양을 압도!

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🏢 OpenAI의 데이터 전략

*GPT-4 Pre-training*
• 수조 개 토큰
• 인터넷 전체 + 책 + 논문

*ChatGPT Fine-tuning*
• 불과 *수만 개* 대화
• 수백 명의 전문가가 직접 작성
• 품질 관리에 집중 투자

**교훈**: 파인튜닝은 품질 싸움!

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⚠️ 데이터 편향 사례

*1. 성별 편향*
"의사" → 남성 이미지 편향
"간호사" → 여성 이미지 편향

*2. 지역 편향*
서울 중심 데이터 → 지방 정보 부족

*3. 시간 편향*
최신 데이터 부족 → 구식 정보

**해결**: 균형 잡힌 샘플링 전략

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📝 고품질 데이터 큐레이션 체크리스트

*✓ 수집 단계*
[ ] 신뢰할 수 있는 출처
[ ] 라이선스 확인
[ ] 최신성 검증

*✓ 정제 단계*
[ ] 중복 제거
[ ] 노이즈 필터링
[ ] 포맷 통일

*✓ 검증 단계*
[ ] 샘플링 테스트 (10%)
[ ] 전문가 리뷰
[ ] 편향성 분석

*✓ 관리 단계*
[ ] 버전 관리
[ ] 문서화
[ ] 주기적 업데이트

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🛠️ 추천 도구

*품질 평가*
• Cleanlab (자동 오류 탐지)
• Great Expectations (데이터 검증)

*편향 분석*
• AI Fairness 360 (IBM)
• Fairlearn (Microsoft)

*라벨링*
• Label Studio
• Prodigy

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💬 실전 팁

*Tip 1: 적게 시작, 크게 키우기*
100개 고품질 → 500개 → 2,000개

*Tip 2: 품질 기준 먼저 세우기*
데이터 수집 전 체크리스트 작성

*Tip 3: 전문가 활용*
도메인 전문가 1명 > 크라우드소싱 100명

*Tip 4: 지속적 모니터링*
프로덕션 후 실패 케이스 수집 → 재학습

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📌 이전/다음 강의

⬅️ 이전: Week 1 - LLM 파인튜닝 개요
➡️ 다음: Week 2 - LoRA/QLoRA 모델 훈련

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💬 댓글로 참여하세요!

📌 여러분의 데이터 품질 관리 노하우는?
📌 가장 어려웠던 데이터 문제는 무엇인가요?
📌 궁금한 점을 질문해주세요!

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