데이터셋 검증
학습·파인튜닝 전에 데이터의 무결성·정합성·품질을 기계적으로 점검하는 절차로, 라벨 오류·중복·형식 불일치·스키마 위반을 탐지하고 불량 샘플을 분류해 학습 오염을 예방하며 데이터 분할·통계 기반 설정값을 산출하는 기능이 핵심이다.
