[논문리뷰] MinerU2.5-Pro: Pushing the Limits of Data-Centric Document Parsing at Scale본 논문은 데이터의 범위, 정보성, 정확도를 극대화하기 위해 DDAS, CMCV, Judge-and-Refine 파이프라인으로 구성된 데이터 엔진을 제안한다 . DDAS는 샘플링의 다양성과 난이도를 동시에 고려하여 학습 데이터를 10M 이하에서 65.5M으로 확장하였으며 , CMCV는 모델 간 불일치를 활용하여 데이터의 난이도를 등급화한다.#Review#Document Parsing#Data-Centric AI#Vision-Language Model#Progressive Training#Data Engine2026년 4월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DataFlex: A Unified Framework for Data-Centric Dynamic Training of Large Language Models본 논문은 LLaMA-Factory의 모델 관리 및 최적화 기능을 보존하면서, 데이터 최적화 전략을 모듈형으로 통합한 DataFlex를 제안합니다. DataFlex는 7개의 데이터 선택, 2개의 데이터 혼합, 1개의 재가중치 알고리즘을 통합하여 단일 인터페이스 하에서 연구 및 실행할 수 있도록 설계되었습니다 .#Review#Data-Centric AI#Large Language Models#Dynamic Training#Data Selection#Data Mixture#Data Reweighting#LLaMA-Factory2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Unlocking Data Value in Finance: A Study on Distillation and Difficulty-Aware TrainingarXiv에 게시된 'Unlocking Data Value in Finance: A Study on Distillation and Difficulty-Aware Training' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#Review#Financial LLMs#Data-Centric AI#Distillation#Chain-of-Thought (CoT)#Reinforcement Learning (RL)#Supervised Fine-Tuning (SFT)#Difficulty-Aware Training#Data Quality2026년 3월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AIarXiv에 게시된 'DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#Review#LLM Data Preparation#Workflow Automation#Data-Centric AI#Synthetic Data#Multi-Agent System#Framework#Reproducibility2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중