이 연구는 멀티모달 합성 데이터 생성을 위한 오픈소스 범용 프레임워크 NeMo Data Designer(NDD)를 소개한다. NDD는 사람 또는 에이전트 사용자가 텍스트·코드·구조화 출력·이미지·임베딩·통계 샘플러 등 각 데이터셋 열의 유형을 선언적 설정 형식으로 정의하게 하며, 유연한 플러그인 시스템으로 새로운 열 유형과 기능을 추가할 수 있다. 설정 파일은 검사 가능한 아티팩트로 저장돼 워크플로우 공유와 재현성을 지원한다. 합성 데이터 생성이 본질적으로 반복적인 과정이라는 점을 고려해 NDD는 소량 레코드를 생성·검토하고 사양을 수정한 뒤 전체 규모로 재실행하는 미리보기-수정 루프를 핵심 워크플로우에 내장했다. 실행 시 NDD는 의존성을 해석하고 사용자가 제공한 모델 엔드포인트 호출을 스케줄링하며 실패한 요청을 재시도한다. 연구진은 구조화·에이전트형·멀티모달·도메인 특화 과제에 걸친 사례 연구를 제시했으며, Nemotron 모델 개발과 실제 기업 배포에 사용된 데이터셋도 포함됐다.

• •텍스트·코드·구조화 출력·이미지·임베딩·통계 샘플러를 선언적 설정으로 정의하는 오픈소스 멀티모달 합성 데이터 생성 프레임워크 NDD 제시
• •유연한 플러그인 시스템으로 새로운 열 유형과 기능을 확장 가능
• •검사 가능한 설정 아티팩트로 워크플로우 공유와 재현성을 지원
• •소량 생성-검토-수정-재실행의 미리보기-수정 루프를 핵심 워크플로우로 내장
• •Nemotron 모델 개발과 실제 기업 배포에 쓰인 데이터셋을 포함한 사례 연구 제시