gavel

윤리

비속어 등 혐오 표현, 차별적 표현, 개인정보 등 직관적으로 파악이 가능한 부분은 물론 불쾌감을 유발하는 맥락 차원에서의 문제 표현도 탐지합니다.

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RLHF

(Reinforcement Learning from Human Feedback)

편향을 해결하기 위한 인간 피드백 강화학습 데이터의 품질을 향상시키고 데이터의 개선 과정을 진행합니다. 무해성, 정확성, 유용성의 기준을 바탕으로 평가합니다.

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구문 정확성

언어 전문성을 바탕으로 띄어쓰기 및 오탈자, 문법, 문장 구조 오류, 비문, 격식에 맞지 않는 문장 등을 판별하고 윤문합니다.

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Hallucination

데이터에서 잘못된 정보, 사실과 다른 정보를 검출하고 제거함으로써 데이터의 신뢰성을 확보, 예측 정확도를 향상시킵니다. 

label

레이블링 일관성

데이터셋 내에서 레이블의 일관성을 확인하고 논리적 모순을 해결합니다. 레이블링 체계의 적정성을 검토하여 개선합니다.