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Kili Technology Blog
데이터 중심 AI(Data-Centric AI) 관점에서의 고품질 학습 데이터 구축 및 관리 전략
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7일 전
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Whisper 성능은 데이터 기준에서 갈립니다
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12일 전
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모델 성능을 결정짓는 오디오 어노테이션의 품질
13일 전 발행
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14일 전
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비전 라벨링은 배포가 가른다
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28일 전
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ASR의 10% WER가 감추는 것
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29일 전
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NLP가 일상과 산업을 바꾸는 방식
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1달 전
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DER 수치는 프로토콜에 따라 크게 달라진다
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1달 전
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작은 규모로 달성한 큰 성능 도약
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1달 전
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자동화 라벨링과 HITL 결합 데이터 라벨링 실무
7달 전 발행
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1달 전
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Kimi K3 3위와 51% 환각률의 역설
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1달 전
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2026년 방위·의료·금융용 온프레미스 라벨링 플랫폼 보안·품질 비교
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1달 전
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네거티브 예시로 LLM 환각을 줄이는 실전 가이드
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2달 전
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검색과 생성 평가를 분리한 RAG 품질 가이드, LLM 저지 벤치마크 포함
1
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2달 전
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라벨링 단계가 규제 감사를 통과하려면 무엇이 필요한가
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2달 전
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대규모 데이터 라벨링 운영의 플랫폼 선택 포인트를 공개
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3달 전
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Microsoft의 MAI-Thinking-1은 정말 '깨끗한' 데이터로 학습되었나?
3달 전 발행
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3달 전
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모델이 평가를 알아챈다? 2026년 LLM 레드팀이 공개 데이터셋을 버리는 이유
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3달 전
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일반 벤치마크는 끝났다: 도메인 특화 AI 평가가 실무에 필수적인 이유
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3달 전
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LLM 성능이 실제 서비스에서 안 나오는 이유? 맞춤형 벤치마크 구축 5단계 전략
2
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4달 전
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오픈 웨이트의 반격, Kimi K2.6이 코딩 벤치마크에서 GPT-5.4를 넘어섰다
1
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4달 전
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공공 AI 벤치마크의 몰락? 2025년 실무자를 위한 커스텀 평가 구축 전략
5
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4달 전
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공개 벤치마크는 더 이상 안전하지 않다? AI가 테스트를 알아채고 행동을 바꾼다
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4달 전
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8B 모델이 GPT-4를 이긴 비결? RLHF와 PPO의 실전 활용법
3
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4달 전
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LLM을 비즈니스에 최적화하는 법: 파인튜닝 전략과 워크플로 가이드
2
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4달 전
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비정형 데이터 시대, 당신의 ML 파이프라인은 최적화되어 있습니까?
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