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• 필요 도서 카테고리 및 조건 확인 (e.g. 공학 분야 대학교재, 경제 분야 대중교양서, 외국어 학습 도서 등)
• 요청 카테고리 및 조건 내 소싱 가능 도서 목록 제공 (도서 별 저작권 이용료 상이)
• 제공 목록 내 구매 도서 선정
• 정제 미진행 시, 전자책 원본 또는 종이책 스캔본 제공(기한 내 파기 조건)
• 정제 진행 시, 정제 기준 및 세부사항 협의 진행(텍스트, 이미지, 수식/표, 각주 등 추출 및 정규화)
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예산 내 최대한 많은 텍스트 확보 필요
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무관(전문성 우선순위 고려)
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• 지정 카테고리 내 최대한 다양한 주제 확보 필요
• 동일 도서의 개정판이 있을 경우, 최신판 외 중복 제거
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기타:
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방대한 분량과 체계적인 구조를 가진 도서 데이터는 대규모 언어모델의 기초 언어 능력 학습에 적합합니다. 어휘 및 문체의 다양성, 폭 넓은 지식을 학습하여 언어모델의 기반 성능을 고도화할 수 있습니다.
깊이 있는 지식을 체계적으로 정리한 전문서적을 활용하여 주요 개념과 전문 용어를 학습할 수 있습니다. 전문분야 질의응답, 요약 추론 등의 성능을 강화할 수 있습니다.
모델이 긴 맥락을 이해하고, 논리적인 전개 및 창의적인 표현을 생성하도록 개선할 수 있습니다. 보고서 작성, 장문 요약, 스토리텔링 등 복합 언어 태스크의 성능 향상에 기여합니다.
외 다양한 사례에 적용 가능합니다.