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AI 뇌를 위한 닭고기 수프: 라벨링

문제Quizium AI의 질문 생성 엔진은 기술적으로 정교했지만 정답이 뻔하거나 학습과 무관한 질문이 자주 섞여 교육 효과가 떨어졌다.
접근영상 완시청, 핵심 기억, 비판적 사고 등 교육 목표를 명문화하고 약 30개 평가 항목으로 라벨링 기준을 만든 뒤 사내 라벨링 툴 R.MarkAI를 일주일 만에 구축했다.
결과1천여 개 질문에 4만 건 이상의 라벨을 모으는 중이며, 이 데이터로 품질 예측 QC 모델을 학습해 질문 출력이 눈에 띄게 개선되고 있다.
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