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저자정보
윤채원 (국립금오공과대학교) 정유철 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제7호(JKIIT, Vol.22, No.7)
발행연도
2024.7
수록면
83 - 94 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.7.83

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LLM(Large Language Model)의 학습 성능은 사용되는 데이터셋의 품질에 크게 의존한다. 특정 도메인의 모델 학습 시 선별된 데이터의 품질에 따라 모델 성능에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 고품질 데이터셋 구축은 모델 성능 향상을 위한 필수적 고려 요소이다. 따라서 본 논문은 AI 면접 도메인의 면접 분석에 사용 할 고품질 데이터 선별을 위한 프롬프트 기반 데이터 정제 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 면접 답변 내 의도 요소 분석을 통해 정밀한 데이터 선별을 가능하게 하며, 각 의도 요소와 대응되는 개별 프롬프트를 추가하여 데이터 선별 근거의 타당성과 효율성의 개선 정도를 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 AI 면접 도메인에서 데이터셋의 신뢰성과 정확성을 향상시키는 새로운 데이터 선별 시스템을 제시함으로써 AI 면접 도메인에 특화된 분석 모델의 학습 효율성을 높이기 위한 토대를 형성한다.
#AI interview #generative AI #prompt engineering #intent instruction analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 시스템
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
References

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