데이터 필터링 수준에 따른 언어 모델 응답 변화 분석
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 이화여대 컴퓨터공
- 활동 유형
- 자율활동
- 교과 과목
- 프로그래밍, 언어와매체, 사회문화
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2026-04-09
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내용 요약
이루다 탐구 이후 데이터 설계의 중요성을 인지하고 데이터 설계를 어떻게 하면될까 라는 의문에서 탐구를 시작함
비속어·차별 표현을 기준으로 데이터 필터링 수준을 달리한 학습 데이터를 설계하고, 응답 결과를 비교 분석함
필터링이 강화될수록 혐오 표현은 감소했으나, 표현 다양성과 맥락 이해력이 함께 감소하는 경향을 확인함
이를 통해 데이터 정제 과정에서 편향 제거와 정보 손실 사이의 균형이 핵심 과제임을 도출함
데이터 필터링 방식이 인공지능의 판단과 표현에 직접적인 영향을 미친다는 점을 실험적으로 확인함
탐구 보고서 전문
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