세팔 AI

Sepal AI

수동 데이터 라벨링을 전문가 기반의 자동화된 에이전트 데이터셋 팩토리로 전환하는 플랫폼

유료cliwebapi서비스 종료

소개

Sepal AI는 Vercel과 Turing 출신 엔지니어들이 설립한 데이터 연구 기업으로, 단순한 데이터 레이블링을 넘어 LLM 에이전트용 고품질 학습 데이터를 생성하는 '클라우드 네이티브 에이전트 데이터 팩토리'를 운영합니다. 특히 과학, 금융 등 전문 지식이 필요한 영역에서 Anthropic 등 글로벌 AI 연구소와 협업하며 모델의 추론 성능을 향상시키는 데 주력하고 있습니다.

활용 워크플로우

입력

에이전트 로그 및 원시 상호작용 데이터과학·공학 분야 기술 논문 및 원천 문서전문가 실측 데이터(Ground Truth Seeds)기업 내부 도메인 특화 데이터베이스

세팔 AI

Cloud-Native Agent Dataset Factory 데이터 정제2만 명 이상의 PhD급 전문가 네트워크 검증 및 피드백결과 검증 가능(Outcome-verifiable) RL 환경 구축합성 데이터 생성 및 고도화된 품질 관리(QA)

출력

에이전트 추론 향상용 미세 조정(Fine-tuning) 데이터셋고난도 도메인 지식 벤치마크(Biology, Finance 등)강화학습(RLHF)을 위한 보상 모델(Reward Models)모델 안전성 평가 및 레드팀 테스트 리포트

전문가 지식 주입 경로

단순 레이블러가 처리할 수 없는 고도의 전문 영역 데이터를 PhD 전문가가 직접 생성 및 검토

에이전트 자가 학습 시뮬레이션

구축된 RL 환경 내에서 에이전트가 작업을 수행하고 결과의 정확성을 자동 측정하는 워크플로우

엔터프라이즈 맞춤형 벤치마킹

Fortune 500 기업의 비즈니스 로직을 반영한 'Golden Dataset' 구축 및 성능 평가

핵심 차별점: 전문가 네트워크와 클라우드 네이티브 기술을 결합하여, 단순 레이블링을 넘어 고도의 추론이 필요한 에이전트 전용 데이터를 대규모로 생성합니다.

주요 기능

에이전트 전용 데이터셋 팩토리 플랫폼
2만 명 이상의 글로벌 전문가(PhD·전문직) 네트워크
결과 검증 가능한(Outcome-verifiable) 강화학습 환경 구축
고난도 과학·수학 추론 벤치마크 설계 (o3 등 최신 모델 대응)
프론티어 AI 연구소와의 모델 개발 데이터 협력

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

STEM 및 금융 분야의 고도로 전문화된 데이터를 확보할 수 있어, 모델의 전문 지식 답변 능력을 획기적으로 높일 수 있습니다. 특히 에이전틱 데이터 생성 프로세스를 자동화하여 사람이 일일이 개입하던 비효율을 줄이고 데이터의 일관성을 보장합니다. 실제 전문가 사용자들 사이에서도 업무 품질 관리와 보상 체계에 대한 긍정적인 리뷰(Trustpilot 4.4점 수준)가 많으며, 데이터 생성부터 레드팀 평가까지 안전한 AI 배포를 위한 통합 파이프라인을 제공한다는 점이 큰 장점입니다.
직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스로 기술적 전문지식 없이도 빠르게 시작 가능
화학 전문가가 단일 프로젝트에서 4,000달러를 벌며 박사 과정 장학금보다 훨씬 높은 급여
팀이 동기 부여되어 있고 효율적이며 친절하고 신속하게 지원
일반 데이터 입력 대신 생물학, 화학, 물리학 등 고수준 STEM 프로젝트 작업 기회 제공
다른 AI 훈련 회사들보다 개인정보 수집이 적고 창업자들과 직접 소통 가능

단점

고급 전문가 인력을 활용하기 때문에 범용 데이터 라벨링 서비스 대비 단가가 높게 형성될 가능성이 크며, 주로 기업 및 연구소 단위의 B2B 서비스에 집중되어 있어 개인 개발자가 접근하기에는 문턱이 높습니다. 실사용 후기 중에는 프로젝트의 안정성이나 채용 과정에서의 소통 문제를 지적하는 목소리가 일부 존재하며, 특정 전문 분야(금융, 생물학 등) 외의 일반적인 일상 대화나 창의적 글쓰기 데이터 생성에 있어서는 타 서비스 대비 가성비가 떨어질 수 있다는 한계가 있습니다.
광고에는 시간당 40-60달러라고 표시했으나 실제 면접에서는 30달러 제시
확정된 프로젝트가 갑자기 취소되는 사례 다수 보고됨
업무가 대부분 특정 방식으로 문제를 다시 작성하는 것이라 무겁고 자극적이지 않음
예정된 면접관 대신 다른 사람이 나타나는 미끼 상술 경험
데이터 프라이버시에 대한 일반적인 우려 제기됨