오픈 웨이트 모델 파인튜닝 시 엣지 케이스 데이터셋 구축의 어려움에 대한 r/MachineLearning 질문

What's the hardest part of creating edge cases for fine-tuning open-weight models? [D]

r/MachineLearning 게시물은 오픈 웨이트 모델을 파인튜닝할 때 흔한 예시가 아닌 엣지 케이스를 처리하도록 데이터셋을 만드는 과정을 묻는다. 작성자는 희귀한 엣지 케이스를 찾는 방법, 예시를 직접 작성하거나 합성 데이터 또는 실제 데이터를 활용하는 방식, 품질 관리, 커버리지 판단, 엣지 케이스 추가가 오히려 성능을 떨어뜨린 경험을 물었다. 질문은 다섯 가지 항목으로 나뉜다. 엣지 케이스 식별 방법과 기존 데이터셋에 엣지 케이스를 더해 특화시키는 방법, 직접 작성과 합성 데이터 생성 또는 실제 데이터 마이닝 중 선택, 부정확하거나 반복적이거나 비현실적인 예시를 걸러내는 품질 관리, 중요한 실패 사례를 충분히 다뤘는지 아는 방법, 엣지 케이스 추가가 모델을 나쁘게 만들었거나 개선하지 못한 사례가 있었는지 묻는다.