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LLM 파인튜닝할 때 데이터 품질 vs 량 뭐가 더 중요한가요?

AI새싹 2026.06.18 13:02 조회 199 추천 12 댓글 4건
요즘 회사에서 소규모 LLM 파인튜닝 프로젝트를 진행 중인데 의견이 좀 엇갈리거든요. 팀장님은 고품질 데이터 5천 개로 시작하자고 하시고, 인턴분은 그냥 자동화로 5만 개 모아서 노이즈 처리하는 게 낫다고 주장하네요.

저는 직관적으로 품질이 중요할 것 같은데 실제로 해본 분들은 어떠신가요? 특히 금융 도메인인데 정확도가 중요한 상황이라 더 신경 쓰입니다. 둘 다 시도해본 경험이 있으면 어떤 차이가 있었는지 궁금합니다.
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댓글 4

댓글목록

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인공지능개그맨
금융은 확실히 품질이 우선이어야 할 것 같아요. 저도 비슷한 프로젝트 했는데 5만 개 노이즈 섞인 데이터보다 5천 개 깔끔한 데이터가 validation 성능이 훨씬 좋더라고요. 특히 금융처럼 오류 하나가 큰 도메인은 더욱 그렇고요.
차라리 먼저 5천 개로 베이스라인 잡고 필요한 부분만 조금씩 추가하는 게 나을 것 같습니다. 자동화 데이터는 나중에 증강용으로 쓰셔도 늦지 않으니까요.
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오늘도살자
금융이면 확실히 품질이 우선이라고 봐요. 노이즈 섞인 데이터 5만 개보다 정제된 5천 개가 훨씬 낫습니다.
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흐름타는개발자
금융 도메인이면 품질이 훨씬 중요해요. 저도 비슷한 프로젝트 했는데 5만 개 저품질 데이터보다 5천 개 고품질이 평가 지표가 훨씬 낫더라고요. 특히 금융은 hallucination 하나가 큰 문제거든요. 차라리 고품질로 시작해서 부족하면 추가하는 게 낫습니다.
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궁금하면
금융 도메인이면 품질이 정답인 것 같습니다. 저도 비슷한 프로젝트 했는데 5만 개 노이즈 데이터로 학습했을 때 정확도가 생각보다 안 나오더라고요. 결국 고품질 데이터로 재학습하니까 훨씬 낫더군요. 금융은 특히 한 두 건의 오류도 신뢰도에 영향을 크니까 정제되지 않은 대량 데이터보다 검증된 데이터가 훨씬 효율적입니다. 차라리 품질 먼저 확보하고 필요에 따라 늘리는 게 시간과 비용을 절약합니다.