더 LLM 데이터 컴퍼니
The LLM Data Company
AI 모델의 사후 훈련을 위해 맞춤형 과제와 환경을 설계하는 전문 데이터 서비스 기업
가격 문의WebPython SDK
웹사이트 방문하기llmdata.com
데이터로봇와(과) 비교하기소개
활용 워크플로우
입력
도메인별 미가공 지식 데이터 (의료, 금융, 법률 등)최신 LLM 모델 체크포인트 (OpenAI, Claude, Gemini API)도메인 전문가(SME)의 가이드라인 및 정책 문서GitHub 저장소 기반의 기술 문서 및 소스 코드
더 LLM 데이터 컴퍼니
도메인 특화 시뮬레이션 샌드박스 및 환경 구축다회차(Multi-turn) 상호작용 및 추론 경로 생성실제 성공 지표 기반의 환경 보상(Environment-based Reward) 설계전문가 검증을 통한 데이터 품질 고도화 및 필터링
출력
최적화된 사후 훈련(Post-training) 데이터셋도메인 맞춤형 보상 모델(Reward Model) 아티팩트모델 에이전트 성능 검증용 벤치마크 리포트SFT/RLHF 실행을 위한 훈련 파이프라인 구성
에이전틱 추론 경로
모델이 외부 도구를 호출하고 결과를 분석하여 다음 단계를 결정하는 복잡한 에이전트 워크플로우 데이터 구축
도메인 특화 RLHF 경로
법률/의료 등 고난도 전문 지식에 대해 전문가의 선호도를 학습 데이터로 변환하는 전문 피드백 루프
핵심 차별점: 단순 데이터 라벨링을 넘어 실제 도메인의 성공 척도를 모방하는 환경 기반 보상 엔지니어링으로 LLM의 실질적 문제 해결 능력을 극대화함
주요 기능
- 전문가 수준의 고난도 도메인 지식 데이터 구축
- 모델 에이전트화를 위한 샌드박스 실행 환경 제공
- 다회차 추론(Multi-turn Reasoning) 및 도구 사용 최적화
- 실제 성공 지표를 반영한 보상 시스템(RLEF) 설계
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 평가를 코드처럼 버전 관리하고 diff할 수 있는 evals-as-code 방식 채택
- 평가 및 보상 생성 프로세스를 기존 방식 대비 10~100배 가속화한다는 사용자 평가
- AI 생성 채점 diffs가 일반 LLM judge보다 더 높은 품질의 신호를 제공
- 성공한 평가 스펙을 RL 학습용 보상으로 원클릭 변환하는 기능 제공
- Perplexity AI가 DRACO 벤치마크 루브릭 설계 및 검증에 활용한 검증된 사례
- 기술 연구자와 비기술 이해관계자(법무, 제품팀) 간 협업을 지원하는 기능
가격 정보
가격 문의시작 가격: 가격 문의
공식 홈페이지에 공개된 고정 가격 플랜은 없으며, 서비스 이용을 위해 별도 문의가 필요합니다. 기업의 데이터 규모와 연구 요구 사항에 따라 맞춤형 견적이 제공됩니다. 주로 AI 연구소 및 기업을 대상으로 하는 포스트 트레이닝 데이터 및 RL 환경 솔루션을 제공합니다.
활용 사례
- 복잡한 의료 진단 및 처방 추론 모델 훈련
- 고도화된 금융 분석 및 알고리즘 트레이딩 에이전트 개발
- 실행 및 디버깅 능력을 갖춘 코딩 지원 AI 구축
대상 사용자
최신 AI 개발팀연구소
연동 서비스
GitHubOpenAIClaudeGemini
태그
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