InternLM2-Chat-1.8B를 활용한 데이터 라벨링 보조: 효율성과 일관성 동시 확보
데이터 라벨링의 한계와 새로운 접근법
인공지능 프로젝트, 특히 맞춤형 모델을 구축할 때 가장 큰 병목 현상은 데이터 라벨링입니다. 수만 건의 데이터를 일일이 분류하고 태깅하는 작업은 막대한 시간과 비용을 소모하며, 작업자의 주관에 따라 결과물이 달라지는 일관성 문제도 빈번하게 발생합니다. 이러한 품질 저하는 결국 모델 학습 결과에 부정적인 영향을 미칩니 ...
7월 24일 21:26에 게시됨