[25.5월 업데이트] [NIA] 'AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5' 발간 : 지식자료실

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2024년 초거대AI 확산 생태계 조성사업(이하 '데이터 구축사업')의 수행내용을 기반으로 제작된 ‘AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5’ 입니다.

가이드라인 구성은 총 3권 입니다.

1권. AI 데이터 품질관리 가이드 v3.5

2권. AI 데이터 구축 가이드 v3.5

3권. 생성형AI 데이터 품질관리 가이드 v2.0

1권은 데이터 구축사업 내 품질관리 거버넌스 및 프레임워크, 품질검증 지표에 대해 기술되어있으며,

2권은 데이터 구축사업 사례를 중심으로 AI 데이터 구축 방법 및 절차를 공유하는 데 목적이 있습니다.

3권은 1권의 품질관리 프레임워크를 기반으로 챗GPT 등으로 대두되는 생성형AI 분야 데이터(LLM, LMM, 합성)의 특징을 발췌하여 작성하였습니다.

* 목차

(제1권) AI 데이터 품질관리 가이드 v3.5

- AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5 요약

1. 개요

- 추진 배경 및 목적

- 품질관리 가이드라인 구성

- 인공지능 학습용 데이터 이해

- 인공지능 학습용 데이터 품질관리 이해

2. 품질관리 체계

- 품질관리 프레임워크

- 품질관리 프로세스 및 산출물

- 품질 자가점검 및 품질검증

3. 부록

- 품질관리 기준

- 품질지표 설정 가이드

- 데이터 라벨링 가이드

- 개인정보보호 가이드

4. 참고자료

(제2권) AI 데이터 구축 가이드 v3.5

1. 개요

- 작성 배경 및 목적

- 품질관리 가이드라인 구성

2. 데이터 구축 안내

- 데이터 구축 사례

- 품질관리 사례

3. 품질 오류 유형 분석

- 품질 오류 유형 분석

- 유형별 오류 예시

(제3권) 생성형AI 데이터 품질관리 가이드 v2.0

1. 개요

- 추진 배경 및 목적

- 품질관리 가이드라인 구성

- 생성형AI 데이터 이해

- 생성형AI 데이터 품질관리 이해

2. 생성형AI 데이터 품질관리 체계

- 품질관리 프레임워크

- 품질관리 프로세스 및 산출물

3. 생성형AI 주요기술

- 이미지 캡셔닝 기술

- 생성형AI 주요 모델 및 기술

4. 부록

- 품질관리 지표 기준

- 품질지표 설정 가이드

출처 : NIA홈페이지 > 지식정보 > 간행물 ICT 동향 분석 > 지능데이터 동향

원문보기

[25.5월 업데이트]2025년 적용 SW기술자 평균임금 공표(조사년도 2024년) [25.5월 업데이트]ISP&ISMP 수립 공통가이드(2025년 개정, 제9판)

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