AI 어노테이션 및 평가
전문 평가 및 벤치마크 데이터
실제 업무를 중심으로 검토 가능한 평가 데이터를 구축합니다. 완전한 입력, 질문, 참조 답변, 도출 과정, 출처 및 채점 기준을 준비한 후 형식 조정과 다중 모델 파일럿을 수행할 수 있습니다. 금융, 규제, 임상 근거, 과학, 공학 및 CAD 분야의 경험과 기업 내부 평가 경험이 있습니다.
샘플 요청 ↗견적 요청 전 확인 사항
- 제공 범위
- 지역, 언어, 기간 및 제공 가능한 레코드 수
- 필드 및 첨부 파일
- 필드 정의, 레코드 예시 및 원본 문서 또는 미디어의 필요 여부
- 품질 및 업데이트
- 중복 제거와 결측값 규칙, 샘플 기반 검수 기준 및 업데이트 빈도
- 허용 용도
- 내부 연구, 모델 학습, 고객 대상 제품 또는 재배포
이는 프로젝트 범위를 정하기 위한 질문이며 모든 데이터 유형에 모든 범위나 권한이 포함된다는 의미는 아닙니다.
01 / 포함 내용
데이터셋에 포함된 내용
- 작업 정의 및 완전한 입력 파일
- 질문, 참조 답변 및 근거 위치
- 채점 기준, 버전 및 중복 확인
- 의뢰 시 모델 응답, 점수 및 오류 분석
02 / 활용 사례
활용 분야
- 분야별 모델 및 전문 애플리케이션 평가
- 문서 질의응답 및 다중 근거 추론
- 기업 회귀 테스트 세트 및 모델 비교
03 / 납품
필요한 데이터 선택
합의된 작업 형식의 JSON/JSONL, 완전한 첨부 파일, 참조 답변, 채점 기준 및 읽기 쉬운 검토 자료를 받습니다.
소수의 독립적인 작업으로 자료, 답변 및 채점을 검증합니다. 작업 구축과 모델 테스트는 별도로 의뢰할 수 있습니다.
샘플 형식 보기 ↗프로젝트 적합성 확인
모델 성능을 평가하기 전에 신뢰할 수 있는 참조 답변과 채점 기준을 확립합니다.
업무 파일을 평가 세트로 만들 수 있나요?
네. 업무 작업, 완전한 입력, 검증 가능한 답변과 채점 기준을 정의한 뒤 파일럿, 형식 조정 및 버전 고정을 수행합니다.
모델 비교가 포함되나요?
별도로 의뢰할 수 있습니다. 모델, 입력, 채점, 비용 및 실패 처리를 합의하고 원본 응답, 항목별 결과와 오류 분석을 제공합니다.
출처와 이용
대상 역량, 답변 검증, 데이터 분리 및 출처 이용을 정의합니다. 형식 준수, 난이도 검증 및 외부 벤치마크 채택 여부는 별도로 확인합니다.
모델 학습, 고객 대상 제품의 이용 또는 제3자 공유를 계획한다면 출처의 허가와 제한을 확인할 수 있도록 견적 요청 시 알려주세요.
공개적으로 접근할 수 있다고 해서 수집, 학습 또는 재배포가 허가되는 것은 아닙니다. 플랫폼 명칭의 언급은 제휴, 대리 또는 보증을 의미하지 않습니다.
데이터 출처와 권리 알아보기 ↗먼저 샘플을 확인하시겠어요?
프로젝트 목표를 알려주시면 적합성을 평가하고 관련 샘플을 찾도록 도와드립니다.