Dataset Generator: LLM 미세 조정을 위한 노코드 합성 데이터 생성 도구

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핵심 요약

Dataset Generator는 LLM 미세 조정(Fine-tuning)에 필요한 고품질 합성 데이터를 생성하기 위한 오픈소스 노코드 데스크톱 애플리케이션이다. 단순히 데이터를 대량 생성하는 방식에서 벗어나 주제 기획, 개요 작성, 예시 생성의 3단계 엔진을 통해 데이터의 다양성을 확보한다. 생성된 모든 데이터는 LLM Judge를 통해 품질 점수가 매겨지며 기준 미달 시 자동으로 재생성되는 워크플로우를 갖추고 있다. 실제 벤치마크 결과 이 도구로 생성한 데이터로 학습시킨 모델이 HumanEval에서 베이스 모델 대비 4.5%p 이상의 성능 향상을 보였다.

배경

OpenRouter API 키, LLM 미세 조정(Fine-tuning)에 대한 기본 개념, JSONL 데이터 포맷에 대한 이해

대상 독자

LLM 미세 조정을 위해 고품질 학습 데이터셋을 구축하려는 AI 개발자 및 연구자

의미 / 영향

이 도구는 데이터 구축 장벽을 낮추어 소규모 팀이나 개인도 특정 목적에 특화된 모델을 경제적으로 개발할 수 있게 합니다. 특히 고가의 유료 API 대신 오픈소스 모델들을 조합하여 고품질 데이터를 생성할 수 있다는 점에서 합성 데이터 생태계의 접근성을 크게 확장할 것으로 보입니다.

섹션별 상세

기존의 단순한 데이터 생성 방식은 반복적인 패턴이 나타나는 문제가 있었다. Dataset Generator는 주제 기획, 개요 작성, 실제 예시 생성의 3단계 'Plan-then-Execute' 파이프라인을 사용하여 데이터의 중복을 피하고 일관성을 유지한다. 이를 통해 사용자가 설정한 카테고리와 비율에 맞춘 정교한 데이터셋 구성이 가능하다.

데이터의 품질을 보장하기 위해 사람이 직접 검수하는 대신 LLM Judge 기능을 도입했다. 두 번째 LLM 모델이 생성된 각 예시를 0점에서 100점 사이로 평가하며 설정된 기준 점수보다 낮은 데이터는 즉시 폐기하고 다시 생성한다. 이 과정은 실시간 대시보드를 통해 시각적으로 확인할 수 있으며 최종적으로 고품질의 데이터만 추출된다.

실제 성능 검증을 위해 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 모델을 이 도구로 생성된 데이터로 미세 조정했다. 1,135개의 샘플로 학습시킨 결과 HumanEval 벤치마크에서 베이스 모델의 55.5%보다 높은 60.0%의 성능을 기록했다. 이는 적은 양의 고품질 합성 데이터만으로도 모델의 코딩 능력을 유의미하게 향상시킬 수 있음을 입증한다.

베이스 모델과 Dataset Generator로 생성된 데이터로 미세 조정된 모델 간의 HumanEval 벤치마크 성능 비교 차트 — ChartQwen2.5-Coder-7B-Instruct 베이스 모델과 비교하여 이 도구의 파이프라인(V2)으로 생성된 1,135개의 샘플로 학습했을 때 HumanEval에서 4.5%p, HumanEval+에서 5.0%p의 성능 향상이 있음을 보여줍니다. 오차 막대가 겹치지 않아 통계적으로 유의미한 성능 개선이 이루어졌음을 증명합니다.

사용자의 편의성을 위해 복잡한 환경 설정 없이 실행 가능한 데스크톱 앱 형태로 제공된다. 모든 데이터와 API 키는 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장되어 보안을 유지하며 OpenRouter를 통해 300개 이상의 모델을 선택하여 사용할 수 있다. 생성된 데이터는 ShareGPT, Alpaca, ChatML 등 주요 학습 포맷으로 즉시 내보내거나 Hugging Face Hub에 직접 업로드할 수 있다.

코드 예제

bash

git clone https://github.com/AronDaron/dataset-generator.git
cd dataset-generator
# Backend
cd backend
python3 -m venv venv
./venv/bin/pip install -r requirements.txt
./venv/bin/uvicorn app.main:app --reload --port 8000

Dataset Generator의 백엔드 서버를 로컬 환경에서 설치하고 실행하는 방법

실무 Takeaway

특정 도메인 지식이 필요한 LLM 미세 조정 시 Dataset Generator를 사용하면 코딩 없이도 수천 개의 고품질 다회차 대화 데이터를 빠르게 확보할 수 있다.
LLM Judge의 임계값을 조정하여 데이터셋의 품질과 생성 비용 사이의 균형을 맞출 수 있으며 실제 사용된 토큰 기반의 비용 추적 기능을 통해 예산을 관리할 수 있다.
임베딩 기반 중복 제거 기능을 활용하면 대규모 데이터 생성 시 발생할 수 있는 유사 데이터 중복 문제를 방지하여 학습 효율을 높일 수 있다.

언급된 리소스

GitHubDataset Generator GitHub Repository

git clone https://github.com/AronDaron/dataset-generator.git cd dataset-generator # Backend cd backend python3 -m venv venv ./venv/bin/pip install -r requirements.txt ./venv/bin/uvicorn app.main:app --reload --port 8000

Dataset Generator: LLM 미세 조정을 위한 노코드 합성 데이터 생성 도구

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