Скачать или смотреть 🎯파인튜닝 데이터셋 수집 및 정제 | 실전 데이터 파이프라인 – Module 1. Week 1. Lesson 4.

안녕하세요! LLM 설계자 육성 과정 Silver Track의 Week 1 Lesson 4입니다. 이번 영상에서는 **고품질 파인튜닝 데이터를 수집하고 정제하는 실전 파이프라인**을 배웁니다!

"좋은 데이터 없이는 좋은 모델도 없다" - 데이터 수집부터 정제, 포맷팅까지 전 과정을 실습과 함께 마스터하세요!

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📚 이번 강의에서 배울 내용

• 데이터 수집 3가지 전략 (크롤링/공개데이터셋/합성)
• 웹 크롤링 실전 (BeautifulSoup, Scrapy)
• 공개 데이터셋 활용 (Hugging Face, AI Hub)
• 데이터 정제 (중복 제거, 노이즈 필터링)
• Instruction-Response 포맷팅
• Train/Validation/Test 분할
• 데이터 품질 검증 자동화

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⏰ 타임스탬프

00:00 인트로: 데이터 파이프라인 전체 플로우
01:07 Section 1. 데이터 수집 전략 3가지
02:13 Section 2. 합성 데이터 생성
03:46 Section 3. 자동 정제 파이프라인
04:58 Section 4. 품질 검증 자동화
05:47 Section 5. 데이터셋 버전 관리

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🔗 학습 자료 링크

🎯 전체 과정: https://hermes.deepnexusone.com/silver
📖 강의 자료: https://hermes.deepnexusone.com/resou...
📂 실습 코드:
💬 커뮤니티:

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🎓 이 강의는 이런 분들께 추천합니다

✅ 파인튜닝 데이터를 어디서 구할지 막막한 분
✅ 크롤링한 데이터가 엉망이어서 고민하는 분
✅ 데이터 정제 프로세스를 체계화하고 싶은 분
✅ 포맷팅에서 자주 실수하는 분

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💡 데이터 수집 3가지 전략

1. 웹 크롤링
**장점**: 최신 데이터, 특정 도메인 타겟팅
**단점**: 법적 리스크, 노이즈 많음

*주의사항*
robots.txt 확인 필수
저작권 및 이용약관 준수
Rate Limiting (과도한 요청 금지)

2. 공개 데이터셋
**장점**: 즉시 사용 가능, 합법적
**단점**: 일반적 데이터, 도메인 특화 부족

*추천 플랫폼*
Hugging Face Datasets Hub
AI Hub (한국어 데이터)
Kaggle Datasets

3. 합성 데이터 생성
**장점**: 빠른 생성, 맞춤형 제작
**단점**: 품질 불안정, Human Review 필수

*방법*
GPT-4로 초안 생성 → 전문가 검수
Claude로 variation 생성
실제 데이터와 50:50 혼합 권장

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🧹 데이터 정제 체크리스트

✓ 중복 제거
```python
완전 중복
dataset = dataset.unique(column='text')

유사 중복 (90% 이상)
from difflib import SequenceMatcher
유사도 계산 후 제거
```

✓ 노이즈 필터링
HTML 태그 제거
특수문자 정리
공백/줄바꿈 정규화
최소/최대 길이 필터

✓ 품질 검증
사실 오류 확인
문법 오류 체크
욕설/비속어 필터링
개인정보 마스킹

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📋 Instruction-Response 포맷팅

Alpaca Format
```json
{
"instruction": "다음 문장을 요약해주세요.",
"input": "인공지능은 컴퓨터 과학의 한 분야로...",
"output": "AI는 인간의 지능을 모방하는 기술입니다."
}
```

ShareGPT Format (대화형)
```json
{
"conversations": [
{"from": "human", "value": "파이썬이 뭐야?"},
{"from": "gpt", "value": "파이썬은 프로그래밍 언어입니다..."}
]
}
```

ChatML Format (OpenAI 표준)
```json
{
"messages": [
{"role": "user", "content": "안녕?"},
{"role": "assistant", "content": "안녕하세요!"}
]
}
```

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📊 Train/Val/Test 분할 전략

70:15:15 분할 (소규모)
Train: 350개 (70%)
Validation: 75개 (15%)
Test: 75개 (15%)

80:10:10 분할 (중규모)
Train: 800개 (80%)
Validation: 100개 (10%)
Test: 100개 (10%)

주의사항
랜덤 셔플 후 분할
Test 셋은 절대 학습에 사용 금지
데이터 리케이지 방지
시간 순서 고려 (시계열 데이터)

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🔬 품질 검증 자동화

자동 검증 스크립트
```python
def validate_sample(sample):
checks = {
"has_instruction": bool(sample.get('instruction')),
"has_output": bool(sample.get('output')),
"min_length": len(sample['output']) > 10,
"max_length": len(sample['output']) < 2000,
"no_profanity": not contains_profanity(sample['output'])
}
return all(checks.values()), checks
```

통계 리포트 생성
샘플 수
평균 길이
도메인 분포
품질 점수 분포

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🛠️ 실습 도구

*크롤링*
BeautifulSoup4
Scrapy
Selenium (동적 페이지)

*데이터 처리*
pandas
datasets (Hugging Face)
ftfy (텍스트 복구)

*품질 검증*
language-tool-python (문법)
profanity-check (욕설)
dedupe (중복 제거)

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📝 실습 과제

**미션**: 도메인 데이터셋 500개 완성

*단계별 실습*
1. 크롤링 또는 공개 데이터셋에서 700개 수집
2. 정제 프로세스 적용 → 500개 남김
3. Alpaca Format으로 변환
4. Train/Val/Test 분할 (70:15:15)
5. 품질 검증 리포트 생성

*제출물*
dataset.jsonl (500개)
quality_report.pdf
data_pipeline.py (재현 가능한 스크립트)

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⚠️ 흔한 실수

*1. robots.txt 무시*
법적 문제 발생 가능

*2. 중복 데이터 그대로 사용*
과적합 원인

*3. Test 셋으로 하이퍼파라미터 튜닝*
데이터 리케이지

*4. 포맷 불일치*
학습 시 에러 발생

*5. 개인정보 미처리*
GDPR, 개인정보보호법 위반

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💡 실전 팁

**Tip 1**: 700개 수집 → 500개 목표
필터링 후 30% 손실 예상

**Tip 2**: 자동화 스크립트 작성
반복 작업은 파이썬 스크립트로

**Tip 3**: 샘플 10% 수동 검수
자동화로 못 잡는 오류 발견

**Tip 4**: 버전 관리
Git으로 데이터셋도 버전 관리

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📌 이전/다음 강의

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