멀티모달
보고, 듣고, 추론하는
AI를 위한
멀티모달 학습 데이터
텍스트·이미지·음성·영상을 의미와 맥락으로 정렬된 학습 데이터로 구축해, 멀티모달 AI가 실제 세계를 이해하고 추론하도록 만듭니다.
모달리티를 단순히 이어붙이는 것만으로 AI는 제대로 학습하지 못합니다
연결 ≠ 이해
이미지와 텍스트가 나란히 있어도 AI는 두 정보를 같은 의미로 읽지 못합니다.
결합 ≠ 정합
시간·공간 정보가 조금만 어긋나도 추론 결과는 크게 흔들립니다.
양 ≠ 성능
모델 구조에 맞게 설계되지 않은 대량 데이터는 가공과 튜닝을 반복시킬 뿐입니다,
셀렉트스타는 데이터를 쌓지 않습니다. 모델이 학습하고 추론할 수 있도록 데이터 간 관계를 설계합니다.
이미지 · 텍스트 · 음성 · 영상
의미 정합 설계
Semantic Alignment
시간·공간 정합 설계
Temporal · Spatial Alignment
모델 맞춤형 구조 설계
Task-driven Structuring
신뢰할 수 있는 AI
의미 정합 설계
이미지·텍스트·음성이 동일한 의미를 가리키도록 연결합니다.
EXPECTED
의미 불일치 감소
환각(Hallucination) 위험 완화
환각(Hallucination) 위험 완화
시간·공간 정합 설계
객체 위치, 시간 흐름, 문맥 관계를 정렬합니다.
EXPECTED
추론 신뢰성 향상
위치·맥락 오류 감소
위치·맥락 오류 감소
모델 맞춤형 구조 설계
Instruction, VQA, CoT 등 학습 목적에 맞게 데이터를 구조화합니다.
EXPECTED
학습 적합성 향상
추가 튜닝 부담 감소
추가 튜닝 부담 감소
활용 가능한 AI 서비스
이미지 이해
- 이미지 캡셔닝
- VQA
- 객체 인식 및 관계 이해
문서 이해
- OCR
- 표·차트·도면 구조화
- 문서 기반 질의응답(Document QA)
영상 이해
- 이벤트 인식
- 행동 분석
- 장면 이해
음성 이해
- 음성 전사(STT)
- 화자 분리
- 의미 분석
멀티모달 추론
- Image + Text QA
- Multi-hop 추론
- CoT 기반 추론
AI 에이전트
- 멀티모달 기반 의사결정
- Tool Calling
- Planning
셀렉트스타의 차별화된 멀티모달 구축 역량
AI 학습 중심 설계
모델 학습 목적 기반 설계 VQA·Instruction·CoT 구조화
모달 간 정합성 설계
의미·시간·공간 정합 설계 학습 적합성 중심 구조화
평가 연계 데이터
학습·평가 연계 데이터셋 구축 AI 성능 검증 활용 설계
멀티모달 실증 경험
국가 AI 파운데이션 모델 참여 VLM·OMNI·Spatial Reasoning
셀렉트스타의 학습 데이터는 모델 성능과 비즈니스 성과를 함께 높이는 핵심 자산입니다.
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.