데이터 품질 점검

품질 점검이 빠지면 파인튜닝이 아니라 노이즈 증폭이 됩니다. 학습 전에 자동 검증을 먼저 통과시키세요.

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필수 점검 항목

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권장 파이프라인

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샘플 수동 검수

자동화만으로 충분하지 않습니다. 최소 100개 샘플은 사람이 직접 읽고 아래를 확인합니다.

• 요청과 응답이 의미적으로 맞는가
• 과도한 장문/무의미한 반복이 있는가
• 한국어 문맥에서 어색한 번역체가 과도한가
• 안전 정책 위반 가능성이 있는가

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배포 전 데이터 감사 로그

• 데이터 소스와 라이선스 기록
• 정제 스크립트 버전/실행 시점 기록
• 삭제된 샘플의 삭제 사유 기록
• 최종 데이터셋 체크섬 기록

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실무 적용 체크리스트

• 이 문서의 규칙을 실제 서비스 플로우에 매핑했습니다.
• 측정 지표와 실패 임계값을 숫자로 정의했습니다.
• 변경 전/후를 비교할 기준 데이터셋 또는 로그를 준비했습니다.
• 팀 내 공유 문서(런북/가이드)에 반영했습니다.

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자주 나는 실수

1. 기준 지표 없이 개선을 선언합니다.
2. 한 번에 여러 변수를 바꿔 원인 추적이 불가능해집니다.
3. 롤백 조건 없이 배포해 장애 복구가 늦어집니다.

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