논문 제목(국문) : 생성형 AI 데이터세트 구성현황 분석 및 이슈 제언
논문 제목(영문) : Analysis of Generative AI Dataset Composition and Suggestion of Issues
저자 : 민동현*·유지연**
소속 :
*상명대학교 지능정보공학과, 학석사연계과정
**상명대학교 휴먼지능정보공학과 부교수
요약
Generative-interactive AI, based on large language models, has come as a great freshness to the public, and has aroused the desire of many to use it. However, this technology in its early stages now has many ethical limitations. Recently, as ChatGPT has been used in various environments, demands for correct output results have been continuously made. Therefore, discussions are required from a design perspective. Therefore, we looked at the current status of existing generative AI models and how research trends are being conducted for this.
목차
1. 서론
2. AI 학습 데이터세트 현황 분석
2.1 AI의 학습데이터 구성
2.2 주요 학습 데이터 정리
2.3 데이터 세트 우려
3. 올바른 데이터셋을 위한 연구동향
3.1 설계단계에서의 제안
3.2 사용환경 관련 개선
3.3 학습데이터 구성 제안
4. 결론
논문 제목(국문) : 생성형 AI 데이터세트 구성현황 분석 및 이슈 제언
논문 제목(영문) : Analysis of Generative AI Dataset Composition and Suggestion of Issues
저자 : 민동현*·유지연**
소속 :
*상명대학교 지능정보공학과, 학석사연계과정
**상명대학교 휴먼지능정보공학과 부교수
요약
Generative-interactive AI, based on large language models, has come as a great freshness to the public, and has aroused the desire of many to use it. However, this technology in its early stages now has many ethical limitations. Recently, as ChatGPT has been used in various environments, demands for correct output results have been continuously made. Therefore, discussions are required from a design perspective. Therefore, we looked at the current status of existing generative AI models and how research trends are being conducted for this.
목차
1. 서론
2. AI 학습 데이터세트 현황 분석
2.1 AI의 학습데이터 구성
2.2 주요 학습 데이터 정리
2.3 데이터 세트 우려
3. 올바른 데이터셋을 위한 연구동향
3.1 설계단계에서의 제안
3.2 사용환경 관련 개선
3.3 학습데이터 구성 제안
4. 결론