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딥보이스 범죄 대응을 위한 AI 탐지 모델 경진대회
[DACON 답변 요청] 2차 평가 자료의 "학습에 활용한 데이터 파일 일체" — 참가자가 직접 생성한 학습 데이터의 제출 형식
안녕하세요. 2차 평가 자료 제출 규칙과 관련하여, 규정 두 곳이 함께 적용될 때 범위가 모호한 부분이 있어 문의드립니다.
관측된 두 문장
왜 모호한지
주최 측에서 학습 데이터를 제공하지 않으므로, 저희를 포함한 다수 참가자의 학습 데이터는 상당 부분이 직접 생성한 오디오가 될 것으로 보입니다. 저희는 규칙 2) 출처 명시 의무를 충족하기 위해 생성에 사용한 모델·버전·리비전·시드·프롬프트·후처리 파라미터를 파일 단위로 기록하고 있으며, 이 기록만으로 동일한 오디오를 재생성할 수 있습니다.
다만 요구되는 학습 데이터 규모를 고려하면 생성 오디오 총량이 수백 GB에 이를 수 있어, 아래 (a)와 (b) 중 어느 쪽인지에 따라 학습 데이터 구성 전략과 저장 설계를 처음부터 다르게 가져가야 합니다.
질문
참고로 저희가 학습에 사용하는 공개 데이터셋(직접 생성하지 않은 원본 오디오)은 어느 쪽 답변이든 원본 파일 그대로 제출 가능하도록 재배포가 허용된 라이선스만 선별하고 있습니다. 위 질문은 직접 생성한 오디오에 한정된 것입니다.
대회 초반에 확인이 되면 이후 작업을 헛되이 하지 않을 수 있어 문의드립니다. 감사합니다.
문의주신 내용과 관련하여, 직접 생성한 오디오를 포함해 실제 모델 학습에 활용한 데이터 파일은 모두 제출해 주셔야 하며, 해당 데이터의 생성 및 재현이 가능하도록 생성 스크립트, 사용 모델 정보, 버전·리비전, 시드, 프롬프트, 후처리 파라미터 등 관련 정보도 함께 제출해 주셔야 합니다.
따라서 재현 정보만으로 실제 학습 데이터 파일 제출을 대체하는 것은 어렵습니다.
학습 데이터의 용량이 큰 경우에는 Google Drive 등 대용량 파일을 전달할 수 있는 방법을 활용하여 제출하시면 되며, 최종적으로 모델 학습에 실제 활용한 데이터와 그 재현에 필요한 관련 자료를 제출해야합니다.
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
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열정 넘치시는 거 대단합니다!!!