부동산 플랫폼, AI 평가 데이터의 편향 발견해 모델 교체
요약
부동산 플랫폼 Property Finder는 비전 AI 모델을 더 저렴한 대안으로 교체하려다, 기존 평가 데이터셋 라벨의 96.8퍼센트가 기존 모델의 예측을 그대로 정답으로 쓴 것이었다는 사실을 발견했다. 이 때문에 어떤 대안 모델을 비교해도 기존 모델보다 항상 못한 것으로 평가되는 순환 오류가 있었다. 팀은 전문가의 독립적인 수작업 라벨링으로 새 정답 데이터를 구축하고, 다중 레이블 분류와 Micro F1 지표를 도입했다. 이후 Amazon Bedrock에서 반복적인 프롬프트 최적화를 거쳐 모델을 재선정한 결과, 더 높은 정확도와 더 낮은 비용을 동시에 달성했다.
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