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목차
개발 단계 (정리본)
Stage 1. 도메인 재설계 ✅
Stage 2. 데이터 샘플링 ✅
Stage 3. LLM 에이전트 수동 분류 ✅
Stage 4. LLM 모델 벤치마크 ✅
Stage 5. 전체 데이터 분류 (예정)
Stage 6. 서비스에 녹이기 (예정)
Stage 7. 시세추론 (미래)
Stage 3/4 기술 상세 — 데이터 샘플링 & 벤치마크 코드
1. 데이터 샘플링 (Stage 2)
1.1 원본 데이터
1.2 1차 분류 — 규칙기반 rough classification (v3)
1.3 v3 분류 결과
1.4 샘플링 전략 — Stratified Random Sampling
1.5 샘플 품질 검증
2. Stage 3 — LLM 에이전트 수동 분류
2.1 방법
2.2 카테고리별 배치 처리
2.3 발견된 규칙 (분류 과정에서 확립)
2.4 rough 분류 오분류율
3. Stage 4 — LLM 자동 분류 벤치마크
3.1 프롬프트 엔지니어링 과정
3.2 최종 프롬프트 구조
3.3 벤치마크 실행 코드
3.4 응답 파싱 & 검증 로직
4. 데이터 샘플링에 대한 기술적 고찰
4.1 왜 층화 추출(Stratified Sampling)인가?
4.2 왜 rough 분류가 필요한가?
4.3 왜 Stage 3은 600건, Stage 4는 3,000건인가?
4.4 seed=42의 의미
4.5 B+W 보정
4.6 0원 매물 처리
Stage 4 — LLM 분류 모델 벤치마크 보고서
테스트 조건
테스트 모델
정확도 비교
Listing Type 분포 (Stage 3 수동 분류 대비)
태그 품질
비용/속도 비교
핵심 인사이트
추천 전략
추후 검증 필요
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보호된 글: Benchmark Comparing Data-Driven Inference Performance Among LLM Models – Classification Tasks
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