LLM 장인 숲 대신 나무를 먼저 본다!
인공지능과 데이터 활용의 혁신
사람의 뇌는 단순한 정보보다 '이야기'를 더 좋아하고 오래 기억한다고 합니다. 이러한 경향은 인공지능 분야에서도 동일하게 적용됩니다. 최근 디지털데일리 테크콘텐츠랩의 '스토리팩'처럼, 특정 기술이나 조직에 대한 정보를 스토리형태로 재미있게 전달하는 것의 중요성이 점점 커지고 있죠. AI 시장에서는 대형언어모델(LLM)의 활용이 급부상하고 있습니다. 이러한 현상은 LLM이 만능으로 여겨지는 오해를 낳기도 하며, 이로 인해 많은 기업들이 LLM 도입을 고려하고 있다는 점이 주목할 만합니다.
그렇다면 LLM을 기업에 어떻게 도입하고 활용할 수 있을까요? 원하는 효과를 얻기 위해서는 단순히 LLM이 할 수 있는 일에 대한 이해만으로는 부족합니다. LLM의 도입 맥락은 기업의 데이터와 요구사항에 따라 달라져야 하며, 이를 뒷받침할 수 있는 전문적인 접근이 필요한 것이죠.
LLM의 이해와 활용
LLM(대형언어모델)은 인공지능이 사람처럼 읽고 쓰는 능력을 학습하는 구조를 가지고 있습니다. 즉, 풍부한 학습 데이터를 통해 다양한 질문에 그럴듯한 답을 생성할 수 있다는 것입니다. 하지만 현재 LLM의 구조와 작동 원리를 이해하지 못한 채 도입하는 것은 위험할 수 있습니다. LLM은 패턴을 인식하고, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식으로 작동하며, 가끔은 존재하지 않는 정보를 만들어 내는 'AI 환각현상'에 시달릴 수 있습니다. 이런 환각현상은 결국 학습 데이터의 품질에 좌우된다는 점을 간과해서는 안 됩니다. 따라서, 기업이 원하는 정확한 답변을 얻기 위해서는 강력한 데이터 구조와 시너지를 이루어야 합니다.
LLM 도입의 전략
기업들이 LLM을 도입할 때에 가장 중요한 것은 해당 기업의 데이터에 대한 깊은 이해입니다. 여러 기업들이 LLM 컨설팅을 통해 자사의 데이터와 요구를 기반으로 최적의 솔루션을 도출하려고 하지만, 기본적인 데이터 구조가 뒷받침되지 않으면 성공하기 어렵습니다. 크라우드웍스에서는 이러한 점을 이해하고, LLM 도입 시 기업 데이터에 대한 사전 분석과 클리닝 과정을 필수적으로 수행합니다.
LLM 도입 시 고려해야 할 점은 다음과 같습니다:
- 데이터 품질: 고객사가 보유한 데이터의 유용성과 정확성을 점검해야 합니다.
- 비즈니스 요구: 기업의 실제 비즈니스 상황을 반영한 맞춤형 데이터 모델을 설계해야 합니다.
- 테스트와 검증: 구축된 LLM의 성능을 지속적으로 검증하고, 피드백을 바탕으로 개선해야 합니다.
이런 조치가 무시될 경우, LLM의 효과를 경험하기는커녕 조직 내 혼란이 가중될 수 있습니다.
파인튜닝 데이터 프레임워크의 역할
크라우드웍스는 LLM 도입을 위한 '파인튜닝 데이터 프레임워크'를 개발하여 고객사의 요구에 맞는 AI 모델을 설계하고 있습니다. 이 프레임워크는 LLM 모델을 적절히 조정하기 위한 데이터 생성 및 테스트 방법을 제시하는 핵심 도구입니다. 고객은 이 시스템을 통해 필요한 데이터를 선별하고, 이를 기반으로 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.
이와 비슷한 다른 접근법으로는 'RAG(검색증강생성)'가 있습니다. 이는 외부 데이터베이스를 참조하여 LLM의 답변 품질을 높이려는 방법이지만, 외부 데이터의 품질과 처리 과정에서 발생할 수 있는 복잡함이 단점으로 꼽힙니다. 결국 RAG 방법도 파인튜닝과 병행하여 데이터를 명확히 추리는 기본 작업이 중요한 것이죠.
한국 기업을 위한 LLM 솔루션
크라우드웍스는 경량화 거대언어모델(sLLM)인 웍스원(WorksOne)을 개발하여 한국 기업에 최적화된 AI 모델을 제공합니다. 웍스원 모델은 한국어 데이터에 특화된 정보로 훈련되었으며, 고객사의 도메인 언어와 표현을 이해하는 데 강점을 보입니다. 실제로 이 모델은 다양한 산업 분야에서 비즈니스 언어를 적용하는 데 효과적이라고 입증되었습니다.
특히 웍스원은 고급 데이터 작업자들이 검증한 고품질 데이터만 포함되어 있어, 기본적으로 오답률이 낮습니다. 이는 다양한 기업 시스템들과의 통합을 원활하게 할 수 있는 특성을 지니고 있습니다. 클라우드웍스의 풍부한 비즈니스 경험은 고객의 요구사항을 반영하여 비즈니스 애플리케이션 문제를 해결하는 데 매우 긍정적인 영향을 미칩니다.
AI의 비즈니스 확장 가능성
크라우드웍스는 기업별 요구가 더욱 다양해짐에 따라, '맞춤형 LLM'의 필요성이 늘어날 것이라고 예상합니다. 이러한 흐름 속에서 크라우드웍스는 고객 요구에 맞는 데이터 구축과 LLM 도입 컨설팅을 통해 비즈니스 확장성을 모색하고 있습니다. 민첩하고 유연한 대응 능력 또한 이들이 강조하는 부분입니다.
크라우드웍스는 최근 LLM 교육과정을 통해 전문 인재 양성에도 힘쓰고 있으며, 해당 분야에서도 과거의 데이터 교육 경험을 바탕으로 고객에게 더 나은 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이 과정은 기업들이 LLM의 가능성을 완전히 활용할 수 있도록 돕는 중요한 단계가 될 것입니다.
결론
크라우드웍스는 데이터와 LLM을 활용한 다양한 비즈니스 모델에서 독창성을 강조하고 있습니다. 이들이 개발한 고유한 전략과 기술은 향후 LLM 시장에서 더욱 두드러질 것으로 예상됩니다. 한국 기업의 AI 기술 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있는 기회를 놓치지 않기 위해 지속적인 노력을 기울여 왔습니다.
여러분의 기업도 이러한 변화에 발맞춰, 데이터 중심의 AI 솔루션을 고민해 보시는 것은 어떨까요? 크라우드웍스와 같은 전문업체와 협업을 통해 원하는 결과를 실현할 수 있는 기회를 만날 수 있을 것입니다.
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