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• 필요 도서 카테고리 및 조건 확인 (e.g. 공학 분야 대학교재, 경제 분야 대중교양서, 외국어 학습 도서 등)
• 정제 필요 여부 검토
• 요청 카테고리 및 조건 내 소싱 가능 도서 목록 제공 (도서 별 저작권 이용료 상이)
• 제공 목록 내 구매 도서 선정
• 원본(EPUB/PDF/스캔본) 구매 시 추출/정제 후 기한 내 파기 필수
• 정제 데이터 구매 시 요청 포맷에 따른 정제 견적 협의
• 정제 기준 및 세부사항 협의(텍스트, 이미지, 수식/표, 각주 등)
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예산 내 최대한 많은 텍스트 확보 필요
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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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출간 시점: 1년 이내 최신 도서
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기타: 예산 내 최대한 많은 텍스트 확보 필요
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독자 대상: 대학교재 등 전문서적
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기타:
• 지정 카테고리 내 최대한 다양한 주제 확보 필요
• 동일 도서의 개정판이 있을 경우, 최신판 외 중복 제거
방대한 분량과 체계적 구조를 가진 도서 데이터를 활용. 대규모 언어모델의 기초 언어 능력 학습에 적합하며, 다양한 어휘 및 문체 학습을 통해 언어모델의 기반 성능을 고도화할 수 있음.
깊이 있고 체계적으로 정리된 전문서적을 활용. 주요 개념과 전문 용어를 집중적으로 학습하여 모델의 지식 기반을 확장. 전문 분야 질의응답, 요약, 추론 등의 성능을 강화할 수 있음.
모델이 긴 맥락을 정확히 이해하고, 논리적인 전개 및 창의적인 표현을 생성하도록 개선. 보고서 작성, 장문 요약, 스토리텔링 등 복합적인 언어 태스크의 성능 향상에 직접적으로 기여.
외 다양한 사례에 적용 가능합니다.