랑후이과기 멀티모달 대모델 데이터 서비스는 VLM 학습 데이터, 도문 대비 정렬, 시공간 비디오 어노테이션, 음영상 정렬 및 구조화 문서 어노테이션을 커버합니다. 시각 언어 모델, 비디오 이해 대모델, 문서 AI에 고품질, 세분화, 정렬 가능한 멀티모달 학습 데이터를 제공하며 글로벌 선도 데이터 서비스사 기준에 정렬됩니다.
OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, ByteDance 등 글로벌 프론티어 연구실의 멀티모달 연구 흐름을 밀접하게 따라가며, 랑후이 전문가팀은 최신 학술 성과를 대량 생산 가능한 고품질 멀티모달 학습 데이터로 전환합니다.
2026년 실시간 시각 이해의 새로운 패러다임입니다. 네이티브 멀티모달 아키텍처가 밀리초 수준의 음성-이미지-비디오 스트리밍 인터랙션을 지원하며, 랑후이는 세분화된 크로스 모달 정렬 데이터와 실시간 피드백 선호도 데이터를 제공해 GPT-4o급 실시간 멀티모달 인터랙션 역량에 정렬합니다.
네이티브 멀티모달 아키텍처의 돌파입니다. 통합 인코더가 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 4개 모달 입력을 처리하며, 랑후이는 크로스 모달 정렬 학습 데이터와 멀티모달 명령어 파인튜닝 데이터를 제공해 1M 컨텍스트 장문 비디오 이해를 지원합니다.
오픈소스 시각 언어 모델의 새로운 돌파입니다. 개선된 시각 인코더와 고해상도 토큰 투영을 기반으로, 랑후이는 세분화된 시각 명령어 데이터와 고품질 도문 쌍을 제공하여 오픈소스 커뮤니티 LLaVA 시리즈가 클로즈소스 프론티어에 대응하도록 지원합니다.
세계 모델 비디오 이해의 업그레이드입니다. 랑후이는 장문 비디오 시공간 어노테이션, 물리 일관성 라벨과 씬 컨텍스트 데이터를 제공하여 Sora급 비디오 생성 모델이 물리 세계 운동 법칙을 정밀하게 모델링하도록 지원합니다.
문서 이해와 차트 해석의 업그레이드입니다. 랑후이는 구조화 문서 어노테이션, 복잡 표 인식, 수기 수식 어노테이션과 도문 혼합 레이아웃 해석 데이터를 제공하여 Claude급 문서 AI의 세분화된 시각 추론 역량에 정렬합니다.
CLIP 2.0과 BLIP-3 크로스 모달 정렬 신방법입니다. 세분화된 도문 대비 학습과 명령어 파인튜닝을 결합하여, 랑후이는 세분화된 영역 수준 도문 쌍과 멀티모달 대비 선호도 데이터를 제공해 크로스 모달 표현 정밀도를 향상합니다.
4대 핵심 역량으로 멀티모달 대모델 데이터 생산 전 라이프사이클을 커버합니다. 세분화된 VLM 학습 데이터부터 시공간 비디오 어노테이션까지 양산 가능하고 감사 가능하며 추적 가능한 멀티모달 데이터 파이프라인을 구축합니다.
세분화된 시각 언어 데이터 생산으로 객체 인식, 영역 설명, 속성 인식, 공간 관계, 시각 질의응답 등 작업을 커버하며, 영역 수준 어노테이션, 픽셀 수준 분할과 다중 턴 시각 대화를 지원합니다.
비디오 액션, 이벤트, 시공간 관계 어노테이션입니다. 시간적 액션 로컬라이제이션, 밀집 이벤트 설명, 크로스 프레임 객체 추적과 시공간 관계 추론을 지원하여 Sora급 세계 모델 비디오 이해 역량에 정렬합니다.
세분화된 도문 매칭과 대비 학습 데이터입니다. CLIP 2.0 / BLIP-3 패러다임 기반으로 정/부 샘플 대비 쌍, 영역 수준 정렬과 하드 네거티브 마이닝을 제공하여 크로스 모달 표현 정밀도를 향상합니다.
표, 차트, 수식, 레이아웃의 구조화 어노테이션입니다. 복잡 표 인식, 차트 데이터 추출, 수기 수식 해석과 도문 혼합 이해를 지원하여 Claude급 문서 AI 역량에 정렬합니다.
6대 표준 멀티모달 데이터셋 제품으로 바로 사용 가능하며, 도문, 비디오, 문서, 차트, 대화, 질의응답 전 차원을 커버합니다. 구독제와 커스터마이징 듀얼 모드로 제공됩니다.
고품질 영역 수준 도문 쌍으로 객체 인식, 속성 설명, 공간 관계 등 세분화 시각 의미를 커버하며 LLaVA, Qwen-VL 등 VLM 학습을 지원합니다.
시간적 액션, 이벤트 설명, 비디오 자막 어노테이션 데이터셋입니다. 숏폼, 롱폼, CCTV 등 다양한 유형을 커버하며 비디오 질의응답과 시간적 로컬라이제이션 학습을 지원합니다.
구조화 문서 어노테이션 세트로 표, 수식, 레이아웃, 본문 인식 데이터를 포함합니다. PDF, 스캔 문서, 이미지 등 다양한 입력을 지원하며 Claude급 문서 AI 역량에 정렬됩니다.
막대그래프, 꺾은선그래프, 파이차트, 산점도 등 차트 데이터 추출과 구조화 어노테이션으로 차트 질의응답과 데이터 시각화 이해 학습을 지원합니다.
다중 턴 멀티모달 대화 데이터로 이미지+텍스트+비디오 혼합 입력 명령어를 포함하며 GPT-4o, Gemini 2.0급 실시간 멀티모달 대화 모델 학습을 지원합니다.
시각 질의응답과 추론 어노테이션 데이터로 카운팅, 속성, 공간, 추론 등 작업 유형을 커버하며 정답과 방해 항목을 포함하여 VQA 모델 학습과 평가를 지원합니다.
스마트 문서부터 시각 검색, 비디오 이해, 멀티모달 대화까지, 랑후이 멀티모달 데이터 서비스는 프론티어 VLM 전 스펙트럼 적용 시나리오에 부응합니다.
계약서 검토, 영수증 인식, 보고서 해석, 입찰 문서 처리 등 문서 AI 애플리케이션을 위한 구조화 어노테이션 데이터를 제공하여 모델의 복잡한 레이아웃, 표, 수식 이해 역량을 향상합니다.
이커머스 상품 검색, 이미지 검색, 비디오 검색 등 시각 검색 애플리케이션을 위한 세분화된 도문 대비 정렬 데이터를 제공하여 크로스 모달 검색의 재현율과 정밀도를 향상합니다.
숏폼 검수, 비디오 요약, 스마트 CCTV, 비디오 질의응답 등 애플리케이션을 위한 시간적 액션 어노테이션, 이벤트 설명과 시공간 관계 데이터를 제공하여 Sora급 세계 모델 이해 역량에 정렬합니다.
스마트 CS, 교육 튜터링, 의료 문진 등 멀티모달 대화 애플리케이션을 위한 도문 비디오 혼합 입력 다중 턴 대화 데이터를 제공하여 GPT-4o, Gemini 2.0급 실시간 인터랙션 역량에 정렬합니다.
랑후이는 멀티모달 데이터 생산 전 과정에 걸친 품질 보증 체계를 구축했습니다. 어노테이션 정확도부터 도문 정렬도, 비디오 커버리지, 멀티모달 일관성까지 모든 차원에 정량화된 평가 지표를 갖추고 있습니다.
랑후이 멀티모달 전문가팀과 함께 VLM, 비디오 이해, 문서 AI 모델에 2026년 최신 정렬 데이터를 주입하세요. 베이스 모델 팀이든 수직 애플리케이션 팀이든 관계없이 맞춤형 멀티모달 데이터 솔루션을 제공합니다.