학습용 데이터셋 생성
학습 데이터는 예시 묶음이 아니라 출처, 거부 이유와 출시 이력을 가진 제품입니다.
원천 분류, 합성 생성, 독립 감사, 민감정보 제거, 커버리지와 사람 표본 검사를 설계합니다.
01
문제 정의
생성 모델이 만든 데이터를 같은 모델 계열이 평가하면 오류가 증폭되어도 높은 점수를 받을 수 있습니다.
출처와 변환 이력이 없는 데이터는 삭제·수정·재학습 요청에 대응할 수 없습니다.
- 실제 데이터만으로 희귀 행동과 실패 조건을 충분히 덮지 못할 때
- 반복 생성과 사람 감사를 버전 단위로 운영할 수 있을 때
- 원천 사용 권리와 민감정보 경계가 확인되지 않았을 때
- 커버리지 목표 없이 양만 늘리려 할 때
학습용 데이터셋 생성 시스템 플레이트
- 01
1단계
원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.
- 02
2단계
생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다.
- 03
3단계
PII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다.
- 04
4단계
커버리지 매트릭스와 계보 매니페스트가 통과한 데이터만 출시합니다.
- 작업은 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.에서 시작합니다.
- 출처·변환 계보 완전성을 통해 수용 여부를 결정합니다.
03
설계 방법
학습 데이터는 예시 묶음이 아니라 출처, 거부 이유와 출시 이력을 가진 제품입니다.
- 01
1단계
원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.
- 02
2단계
생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다.
- 03
3단계
PII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다.
- 04
4단계
커버리지 매트릭스와 계보 매니페스트가 통과한 데이터만 출시합니다.
04
적용 시나리오
실제 데이터만으로 희귀 행동과 실패 조건을 충분히 덮지 못할 때
생성 모델이 만든 데이터를 같은 모델 계열이 평가하면 오류가 증폭되어도 높은 점수를 받을 수 있습니다.
- APPROACH
- 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.
- BOUNDARY
- 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다.
반복 생성과 사람 감사를 버전 단위로 운영할 수 있을 때
출처와 변환 이력이 없는 데이터는 삭제·수정·재학습 요청에 대응할 수 없습니다.
- APPROACH
- 생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다.
- BOUNDARY
- 삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다.
05
설계 선택
| Decision | Gain | Cost | Watch |
|---|---|---|---|
| 실제 데이터만으로 희귀 행동과 실패 조건을 충분히 덮지 못할 때 | 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다. | 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. | 출처·변환 계보 완전성 |
| 반복 생성과 사람 감사를 버전 단위로 운영할 수 있을 때 | 생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다. | 삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다. | 행동·실패 커버리지 |
학습용 데이터셋 생성 시스템 플레이트
| Item | 방법 | 증거 | 경계 |
|---|---|---|---|
| 계층 1 | 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다. | 출처·변환 계보 완전성 | 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. |
| 계층 2 | 생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다. | 행동·실패 커버리지 | 삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다. |
| 계층 3 | PII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다. | 사람 감사 거부율 | 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. |
- 작업은 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다.에서 시작합니다.
- 출처·변환 계보 완전성을 통해 수용 여부를 결정합니다.
07
검증 계획
| Measure | Method | Pass condition | Caveat |
|---|---|---|---|
| 출처·변환 계보 완전성 | 원천 유형과 허용 변환, 보존·삭제 규칙을 수집 전에 분류합니다. | 도입 검토에서 합의한 기준을 반복 측정으로 충족 | 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. |
| 행동·실패 커버리지 | 생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다. | 도입 검토에서 합의한 기준을 반복 측정으로 충족 | — |
| 사람 감사 거부율 | PII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다. | 도입 검토에서 합의한 기준을 반복 측정으로 충족 | — |
08
한계와 실패 조건
원천 사용 권리와 민감정보 경계가 확인되지 않았을 때
합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다.
커버리지 목표 없이 양만 늘리려 할 때
삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다.
09
협업 방식
- 01
진단
Patty현행 구조와 실패 신호를 기술적으로 분석합니다.
Client대표 업무, 데이터 경계, 운영 제약을 제공합니다.
출처·변환 계보 완전성 - 02
설계
Patty생성기와 감사자를 분리하고 규칙·모델·사람 표본을 조합해 판정합니다.
Client소유자와 수용 기준을 확정합니다.
행동·실패 커버리지 - 03
검증
PattyPII와 도메인 비밀, 스키마 오류를 독립된 거부 사유로 기록합니다.
Client운영 전환 또는 중단 결정을 내립니다.
사람 감사 거부율
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남는 산출물
- 학습용 데이터셋 생성 의사결정 기록
- 학습 데이터는 예시 묶음이 아니라 출처, 거부 이유와 출시 이력을 가진 제품입니다.고객 소유 · Patty 검토
- 검증 하네스와 수용 기준
- 출처·변환 계보 완전성 · 행동·실패 커버리지 · 사람 감사 거부율공동 관리
- 운영·복구 런북
- 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다. · 삭제 경로가 없는 원천은 릴리스에 포함하지 않습니다.운영 조직 소유
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용어
- 학습용 데이터셋 생성
- 원천 분류, 합성 생성, 독립 감사, 민감정보 제거, 커버리지와 사람 표본 검사를 설계합니다.
- 수용 기준
- 출처·변환 계보 완전성
- 운영 경계
- 합성 비율 자체를 품질 지표로 사용하지 않습니다.
REFERENCES
참고 문헌과 1차 자료
- Datasheets for Datasets
방법과 용어를 확인하기 위한 1차 자료입니다.
- Data Statements
방법과 용어를 확인하기 위한 1차 자료입니다.