[Features] 훈련 데이터셋 확보 사전 작업으로서의 비용 추정

LLM을 파인튜닝 하기 전에 훈련 데이터 셋을 구성하기 위한 사전 작업으로서 비용 추정

[배경 설명]
훈련 데이터 셋을 구성하기 위해 비용 및 시간 문제로 LLM으로 생성하기로 한 상황
이 상황에서 GPT-5.2를 사용할 예정인데 이 때 생성 비용이 얼마나 드는 지에 대한 추정을
위한 작업 수행

[작업 순서]
1. validation dataset에서 일부 데이터를 샘플링
- 총 30개 정도의 데이터를 샘플링할 예정
- validation dataset을 활용하는 이유는 비용 추정 과정에서 LLM에 설명 생성을 요청하는데
이렇게 생성된 결과를 현재 구현된 LLM eval에 대한 human evaluation과의 alignment를
추정하는 과정에서 사용될 수 있기 때문임

2. 비용 추정
- 비용에 대한 신뢰 구간을 추정하기로 함 (상한을 구해서 최악의 상황에 대해 대비하기 위함)
- 추정 방법
- 모수적 추정 방법
1. 정규 분포 기반 신뢰 구간 추정
2. student t 분포 기반 신뢰 구간 추정
- 비모수적 추정 방법 (부트스트랩 기반 신뢰 구간 추정)
3. percentile 기반 신뢰 구간 추정
4. BCa (Bias Corrected and accelerated)