학습용 데이터셋 구축
데이터 확보부터 모델 최적화까지
최고의 AI 뒤엔 셀렉트스타가 있습니다. 글로벌 빅테크부터 국가대표 파운데이션 모델까지.
0억+
누적 작업 데이터
0%
데이터 품질
0만+
크라우드 워커
원천 데이터 확보의 어려움
도메인 특화·저작권 해결·최신성을 동시에 갖춘 데이터는 시장에 흔치 않습니다.
수집과 활용 사이의 간극
그대로 쓸 수 있는 데이터는 없습니다. 정제·구조화·라벨링·검증이 필요합니다.
품질 및 일관성 문제
데이터가 많아도 오류·편향·비일관성이 남아 있으면 모델 성능은 떨어집니다.
규모 확대에 따른 운영 부담
프로젝트가 커질수록 납기·품질·운영을 동시에 관리해야 하는 부담이 급격히 늘어납니다.
차별화된 데이터 구축 역량
수집·가공·검수 기준을 함께 설계해 학습에 바로 활용 가능한 데이터셋으로 구축합니다.
학습 중심 설계
- 모델 학습 목적 기반 데이터 설계
- SFT·Instruction·Reasoning 데이터셋 구축
대규모 구축 역량
- 누적 작업 데이터 2.5억 +
- 크라우드 워커 32만 +
- 글로벌 프로젝트 운영 경험
품질 관리 체계
- TTA 데이터 품질인증 Class A
- 평균 품질 98.6%
- 골든셋·페이크셋 기반 품질 관리
평가까지 고려한 구축
- 학습·평가 연계 데이터 설계
- 벤치마크 구축 경험
- 모델 성능 검증 데이터 구축
단편적인 데이터 수집·가공에서 벗어나, 데이터 확보부터 모델 최적화까지 단일 파이프라인 안에서 관리합니다
SOURCE / 원천 데이터 INTEGRATED PIPELINE OUTPUT / 지능형 데이터셋
PDF · HWP
이미지 · 차트
음성 · 영상
전문서적 · 문항
01
기획PLAN
02
소싱SOURCE
03
정제REFINE
04
검증VERIFY
05
납품DELIVER
SFT · RLHF
평가 벤치마크
다국어 데이터셋
RAG 최적화
구축 가능한 데이터 유형
파운데이션 모델 학습
- 사전학습
- 지속 사전학습
지시 학습
- SFT(Supervised Fine-Tuning)
- Instruction 데이터셋
추론
- 사고 과정 데이터(CoT)
- 다단계 추론(Multi-hop)
- 계획 수립(Planning)
정렬(Alignment)
- RLHF
- 선호도 데이터셋
검색증강생성(RAG)
- RAG 데이터셋
- 지식 데이터셋
멀티모달
- 이미지
- 영상
- 음성
- 문서
셀렉트스타의 학습 데이터는 모델의 한계를 깨고, 비즈니스의 다음 단계를 여는 자산입니다.
CASE 01. 고난도 추론 능력 확보
KMO 수준 수학 데이터셋
다단계 추론 Reasoning 모델 고도화 · 교육·튜터링 영역 확장
CASE 02. 도메인 특화 평가 체계
금융·법률 RAG 벤치마크
전문가 검증 기반 신뢰도 확보 · 실제 서비스 품질 평가 가능
CASE 03. 국가 단위 FM 데이터 구축
독자 AI 파운데이션 모델(SKT 컨소시엄)
글로벌 AI 모델 95%+ 벤치마크 달성을 향한 데이터 기반 마련
Data-Centric AI AI 성능 개선, 데이터로부터 시작됩니다.
AI 평가 솔루션 기업
셀렉트스타는 AI 성능을 좌우하는 고품질 학습 데이터는 물론,
모델 안전성을 검증하기 위한 전문 컨설팅과 자체 개발 자동화 플랫폼을 제공합니다.