멀티모달
AI의 성능을 높이는
데이터 설계
텍스트·이미지·음성·영상을 단순히 결합하지 않고, 의미·시간·공간의 관계를 맞춰 모델이 학습할 수 있는 구조로 설계합니다.
멀티모달
AI의 성능을 높이는 데이터 설계
텍스트·이미지·음성·영상을 단순히 결합하지 않고, 의미·시간·공간의 관계를 맞춰 모델이 학습할 수 있는 구조로 설계합니다.
모달리티를 단순히 이어붙이는 것만으로 모델이 관계를 제대로 학습하기 어렵습니다.
연결 ≠ 이해
연결 ≠ 이해
이미지와 텍스트가 나란히 함께 있어도 서로의 의미 관계가 맞지 않으면 제대로 학습하기 어렵습니다.
이미지와 텍스트가 나란히 함께 있어도 서로의 의미 관계가 맞지 않으면 제대로 학습하기 어렵습니다.
결합 ≠ 정합
결합 ≠ 정합
시간·공간 정보가 조금만 어긋나면 맥락이 깨지고 추론 오류가 커집니다.
시간·공간 정보가 조금만 어긋나면 맥락이 깨지고 추론 오류가 커집니다.
규모 ≠ 성능
규모 ≠ 성능
모델 목적에 맞지 않는 데이터는 규모와 상관없이 재가공과 추가 튜닝이 필요합니다.
모델 목적에 맞지 않는 데이터는 규모와 상관없이 재가공과 추가 튜닝이 필요합니다.
셀렉트스타는 다릅니다
셀렉트스타는 다릅니다
멀티모달 구축 역량
- 텍스트·이미지·음성·영상 전 영역 프로젝트 수행
- 자체 플랫폼 기반의 안정적인 데이터 생산 체계
- 약사·엔지니어·화학 등 고난도 도메인 전문가 풀
- 단계별 검수·관리 프로세스를 통한 품질 관리
- 텍스트·이미지·음성·영상 전 영역 프로젝트 수행
- 자체 플랫폼 기반의 안정적인 데이터 생산 체계
- 약사·엔지니어·화학 등 고난도 도메인 전문가 풀
- 단계별 검수·관리 프로세스를 통한 품질 관리
모달 간 정합 설계
- 의미·시간·공간 관계를 고려한 모달 간 정합 설계
- 모델 학습 목적에 맞춘 데이터 구조화
- VQA·Instruction·CoT 등 학습 방식 반영
- 의미·시간·공간 관계를 고려한 모달 간 정합 설계
- 모델 학습 목적에 맞춘 데이터 구조화
- VQA·Instruction·CoT 등 학습 방식 반영
모델 적용 파이프라인
- 학습부터 평가까지 연계한 데이터셋 설계
- Instruction·CoT·Multi-hop 등 추론 방식 반영
- 모델 성능 검증을 위한 평가 데이터 구축
- 모델 적용을 고려해 재가공과 추가 튜닝 부담 감소
- 학습부터 평가까지 연계한 데이터셋 설계
- Instruction·CoT·Multi-hop 등 추론 방식 반영
- 모델 성능 검증을 위한 평가 데이터 구축
- 모델 적용을 고려해 재가공과 추가 튜닝 부담 감소
각 데이터가 서로 어떤 의미로 연결되고, 언제 어디서 맞물리며, 어떤 방식으로 학습될지까지 설계합니다.
이미지·텍스트·음성이 동일한 의미를 가리키도록 연결합니다.
환각(Hallucination) 위험 완화
객체 위치, 시간 흐름, 문맥 관계를 정렬합니다.
위치·맥락 오류 감소
Instruction, VQA, CoT 등 학습 목적에 맞게 데이터를 구조화합니다.
추가 튜닝 부담 감소
이미지·텍스트·영상·음성·3D 데이터를 목적에 맞게 가공하고 연결합니다
인식
셀렉트스타는 다양한 모달리티 간 관계와 추론 구조를 반영한 AI 프로젝트 데이터를 구축해왔습니다.
데이터 유형부터 정합 설계와 품질 관리까지
A.
이미지, 텍스트, 음성, 영상, 문서, 멀티모달 등
다양한 형태의 AI 학습·평가 데이터 구축 및 가공을 지원합니다.
프로젝트 목적과 모델의 학습 방식에 맞춰 데이터 수집부터 가공·라벨링, 검수, 품질관리(QA)까지 필요한 범위를 검토하여 수행합니다.
프로젝트 진행 범위 자세히 보기
A.
네. 금융, 의료, 제조, 통신 등 다양한 산업과 공공·민간 분야에서
AI 데이터 수집, 가공, 라벨링, 검수 및 품질관리 프로젝트를 수행해왔습니다.
원하시는 산업군이나 데이터 유형을 알려주시면 관련성이 높은 유사 사례를 확인해 안내드립니다.
상세 내용 보기
금융, 의료, 원자력, 농기계, 국방, 통신 등 산업별 전문 데이터뿐 아니라
말뭉치 구축, 기업·공공기관 문서 전처리, 국가기관 및 공공기관 대상 데이터 구축 등 다양한 유형의 과업을 수행해왔습니다.
프로젝트마다 데이터 유형, 구축 목적, 품질 기준이 다르기 때문에
동일 산업 사례뿐 아니라 유사 데이터 유형, 작업 방식, 구축 규모 및 품질 기준을 함께 검토하여
참고 가능한 레퍼런스를 안내할 수 있습니다.
특정 산업이나 과업의 레퍼런스가 필요하다면 산업군·데이터 유형·구축 과업을 알려주세요.
다만 프로젝트에 따라 고객사 정보 및 NDA 등의 사유로 구체적인 사업명이나 세부 내용의 공개가 제한될 수 있습니다.
A.
네, 가능합니다.
보유 데이터셋에 원하시는 데이터가 없거나 특정 모델 학습 목적에 맞는 데이터 조건 및 품질 기준이 필요한 경우 맞춤형 데이터셋 구축으로 진행할 수 있습니다.
데이터 수집 기준, 라벨링·가공 기준, 검수·품질관리(QA) 기준을 함께 설계해 프로젝트 목적에 맞는 데이터셋을 구축합니다.
상세 내용 보기
맞춤 구축을 원하시는 경우
데이터 작업 가이드 및 요구사항, 필요 데이터 수량, 희망 완료 기한
을 전달해주시면,
이를 바탕으로 데이터 수집 가능 여부, 작업 범위, 예상 일정 및 수행 가능성을
우선 검토하여 안내드립니다.
과업에 따라 데이터 수집 단계부터
수집 대상 및 조건, 라벨링·가공 기준, 검수·품질관리(QA) 기준
을 함께 설계하여
프로젝트 목적에 맞는 데이터셋을 구축합니다.
필요한 경우 본 작업에 앞서 일부 샘플 데이터를 대상으로 먼저 작업하여,
작업 기준과 결과물의 품질을 사전에 확인·조정한 후 전체 구축
을 진행할 수도 있습니다.
단순 데이터 가공뿐만 아니라
요구사항에 맞는 원천 데이터 수급 → 가공·라벨링 → 검수 → 최종 데이터 구축
까지 일괄적으로 진행할 수 있습니다.
데이터 유형과 과업 난이도에 따라 구체적인 수행 방식과 일정은 협의하여 결정합니다.
A.
네. 정식 견적 전 예산 검토를 위한 개략 견적을 받아보실 수 있습니다.
상세 내용 보기
전달해주신 정보를 바탕으로 예상 작업 범위와 투입 리소스를 검토하여 대략적인 비용 범위와 견적 구조를 안내드립니다.
개략 견적은 예산 검토 목적의 참고 견적이며,
상세 작업 기준, 실제 데이터, 과업 난이도와 작업량, 수행 방식에 따라 최종 견적은 달라질 수 있습니다.
보다 정확한 견적이 필요하다면 샘플 데이터와 구체적인 작업 기준을 바탕으로 사전 검토 또는 샘플 작업 후 최종 견적을 산정하는 것을 권장합니다.
필요한 정보가 충분한 경우 영업일 기준 1~3일 내 회신을 기본으로 하며,
과업 규모나 복잡도에 따라 추가 검토가 필요한 경우 별도로 안내드립니다.