• 품질: 수집된 데이터의 품질은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 출처에서 데이터를 수집하는 것이 중요합니다.

• 다양성: 다양한 주제, 스타일, 언어로 구성된 데이터는 모델의 전반적인 성능을 향상시킵니다. 특정 주제에 치우치지 않도록 주의해야 합니다.

• 저작권과 윤리: 데이터 수집 과정에서 저작권 문제를 철저히 검토해야 합니다. 허가 없이 저작권이 있는 데이터를 사용하면 법적 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 개인 정보 보호와 관련한 윤리적 문제도 고려해야 합니다.

• 정량 및 정성적 분석: 수집된 데이터의 양적 측면뿐만 아니라, 데이터의 질적 측면도 분석하여 모델 훈련에 적합한지를 판단해야 합니다.