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초록·키워드
최근, LLM 도 사람처럼 저품질·편향 데이터에 지속적으로 노출되면 인지 능력 저하 현상이 발생한다는 연구 결과가 발표되었다. 이는 대규모 언어모델의 성능이 학습 데이터의 품질에 크게 의존한다는 걸 보여주며, 이러한 문제를 예방하고자 본 연구에서는 LLM 학습 데이터의 인지 건강을 정량적으로 측정하고 위험 데이터를 사전에 제거하는 Dataset Detox 프레임워크를 제안한다. Dataset Detox 는 어휘 다양성 (lexical diversity), 독성 (toxicity), 중복도(redundancy)를 기반으로 CRS (Cognitive Risk Score)를 정의하고, 각 문장의 인지적 품질을 평가한다. 해당 실험 결과 Detox 이후 데이터셋은 독성이 82% 감소했으며 제거된 데이터는 CRS 점수가 원본보다 2 배 높아, 고위험 콘텐츠를 효과적으로 차단하였음을 입증하였다. 이러한 결과는 Dataset Detox 가 LLM 학습 단계에서 데이터 안전성과 인지적 다양성을 확보하는 데 유용한 사전 필터링 프레임워크임을 시사한다.
본문·목차
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