제2권 AI 데이터 구축 가이드 v3.5

2024년 초거대AI 데이터 확산 생태계 조성사업의 데이터 특성(LLM, LMM, 합성)별 데이터 획득/수집, 정제, 가공, 학습 단계의 데이터 구축과정 사례를 수록하였다. 데이터 특성별 1-Cycle 자가점검 결과를 수록하고 발생 오류에 대한 분석결과를 제공한다.

[제1권] AI 데이터 품질관리 가이드
- 인공지능 학습용 데이터 구축 시 구축계획 수립단계부터 데이터 획득/수집, 정제, 가공 등에 대한
절차, 산출물 및 품질관리 활동에 대한 기준 및 절차를 제시한 기준서 제공
- 품질 자가점검 프로세스, 품질관리 기준 및 지표 예시를 제시하여 데이터 구축 기준 및 계획 수립
시 참고자료로 활용할 수 있도록 구성

[제2권] AI 데이터 구축 가이드
- 2024년 초거대AI 데이터 확산 생태계 조성사업의 데이터 특성(LLM, LMM, 합성)별 데이터
획득/수집, 정제, 가공, 학습 단계의 데이터 구축과정 사례를 수록
- 데이터 특성별 1-Cycle 자가점검 결과를 수록하고 발생 오류에 대한 분석결과를 제공
- 품질검증 결과서를 기반으로 주요 오류 유형 분류 및 구체적인 사례 수록

[제3권] 생성형AI 데이터 품질관리 가이드
- 생성형AI 데이터 구축 확대에 따라 데이터 특성(LLM, LMM, 합성)을 반영하여 작성. 단, 공통 사항 및 정의의 경우 ‘제1권 AI 데이터 품질관리 가이드’에서 기술
- 양질의 생성형AI 데이터 구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 학습유형에 따른 특성, 품질관리 지표와 설정 가이드를 제시한 기준서 제공