학습용 데이터셋 구축
AI 성능을 높이는 최적의 데이터
데이터 확보·설계·구축·검수부터 학습 최적화까지, 모델 성능 향상에 필요한 데이터 솔루션을 제공합니다.
0억+
누적 작업 데이터
0%
데이터 정확도
0만+
크라우드 워커
원천 데이터 확보
전문성·최신성·라이선스와 활용 범위가 명확한 원천 데이터를 확보하기 어렵습니다
활용 가능한 데이터로의 전환
수집한 데이터는 정제·구조화·라벨링·검증을 거쳐야 실제 학습에 활용할 수 있습니다
품질과 일관성 확보
오류·편향·비일관성은 데이터가 많아도 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있습니다
확장에 따른 운영 부담
데이터 규모가 커질수록 납기·품질·운영 관리의 복잡도도 높아집니다
수집·가공·검수 기준을 함께 설계해 실제 학습과 평가에 바로 활용할 수 있는 데이터셋을 구축합니다
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
데이터 확보부터 설계·가공·검수·납품까지, 분절된 작업이 아닌 하나의 파이프라인으로 연결합니다.
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
셀렉트스타는 도메인과 난이도, 규모가 다양한 AI 프로젝트의 데이터를 구축해왔습니다.
KMO 수준 수학 데이터셋
다단계 추론 Reasoning 모델 고도화 · 교육·튜터링 영역 확장
금융·법률 RAG 벤치마크
전문가 검증 기반 신뢰도 확보 · 실제 서비스 품질 평가 가능
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.