APEACH - 혐오 발화 평가데이터를 만드는 새로운 방법

기존의 혐오 발화 데이터 구축 방식은 수작업에 의존하여 비용이 많이 들고 데이터의 다양성을 확보하기 어렵다는 한계가 있었다.

APEACH는 이러한 문제를 해결하기 위해 **LLM(Large Language Model)**을 활용하여 혐오 발화 평가데이터를 생성하고 검증하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 방법론은 데이터의 품질을 높이기 위해 다음과 같은 과정을 거친다.

• Seed 데이터를 기반으로 한 다양한 혐오 유형 생성
• 생성된 데이터에 대한 LLM 기반의 다각도 평가
• 인간의 피드백을 반영한 데이터 정제 및 고도화

이러한 접근 방식은 데이터 구축 비용을 획기적으로 절감하면서도, 모델의 혐오 발화 탐지 성능을 높일 수 있는 고품질의 벤치마크 데이터를 제공하는 데 목적이 있다.