랭코드 TX Insight(2024년 4월호)

랭코드 TX Insight(2024년 4월호)


 TX(Total eXperience) Insight 구독자 여러분, 잘 지내셨나요?

이번 달에도 셋째 주 수요일에 새로운 랭코드 Newsletter로 인사드립니다.


OpenAI에서 발표한 Chat-GPT가 엄청난 센세이션을 불러일으킨 뒤로 생성형AI뿐만 아니라 다양한 LLM(Large Language Model)들도 주목받고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 외에도 네이버의 HyperCLOVA X, 구글의 PaLM2, 메타의 LLaMA 등등 다양한 LLM들이 고도화되고 있는데요. 기업의 성공적인 AI 도입을 위해서는 LLM과 sLLM(small LLM)에 대해 충분히 이해하고 있어야합니다.


생성형 AI는 단순한 트렌드를 넘어서서, 우리가 일상 및 업무에서 겪는 많은 문제들을 해결할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 뉴스레터에서 생성형 AI의 핵심 모델이 되는 LLM과 sLLM에 대해 알아보고, 이것들을 통합하는 이유에 대해서 알아보겠습니다. TX Insight를 통해 여러분들도 LLM에 대해 더 깊이 이해하고 성공적인 생성형AI 도입을 통해 실질적인 변화를 경험할 수 있기를 기대합니다. 


다양한 LLM의 조합과 활용



전 세계 기업들이 디지털 혁신을 추진하면서 LLM과 sLLM이 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 시장에서 널리 사용되는 Azure OpenAI의 ChatGPT는 사용자 질문에 정확하게 답변할 능력으로 유명하며, 여러 엔터프라이즈 기업에서 가장 선호하는 LLM니다.


그 외에도 구글의 PaLM2, 메타의 LLaMA 등 다양한 LLM이 존재하며, 각각 특유의 장점으로 인기를 얻고 있습니다. PaLM2는 추론과 문제 해결에, LLaMA는 맞춤화와 확장성에 강점을 보입니다. 이 모델들은 기업들이 특정 요구에 맞게 선택할 수 있게 다양한 옵션을 제공합니다. 


| LLM과 sLLM


LLM은 웹페이지, 위키, 학술 논문 등 방대한 데이터를 사전 학습하여 생성되며, 회사별로 다른 기초 모델을 사용해 결과물도 달라집니다. 모델의 성능은 사용된 알고리즘, 데이터의 질과 양, 매개변수의 수에 따라 결정됩니다.


sLLM은 LLM의 축소 버전으로, 작은 데이터셋과 제한된 매개변수로 비슷한 작업을 수행하며 자원 사용을 최소화합니다. 이 모델들은 빠른 학습 속도와 간편한 배포가 가능하며, 소규모 서버에서도 실행됩니다. 산업별로 특화되거나 기업 요구에 맞춰 파인튜닝된 sLLM의 공급이 늘면서 주목받고 있습니다. 


| LLM 조합의 중요성


(출처: Shine Brown Medium)


최근 기업들 사이에서는 단일 LLM의 사용에서 벗어나 다양한 LLM, sLLM을 조합하여 활용하는 경향이 강해지고 있습니다. 이러한 접근 방식은 각 모델의 장점을 통합하여 정확도를 향상시키고, 응용 범위를 확장하며, 운영 효율을 증가시키는 중요한 역할을 합니다.


예를 들어, 어떤 모델은 언어 생성에 탁월할 수 있지만, 다른 모델은 특정 분야의 전문 지식이나 데이터 처리에 더 효과적일 수 있습니다. 여러 LLM 조합을 통해, 사용자의 요청에 적합한 최적의 모델을 사용함으로써 다양한 시나리오에 유연하게 대응 할 수 있으며, 기술적 한계를 극복할 수 있습니다. 이는 비용 효율성을 높여 규모의 경제를 실현하는 데도 기여할 수 있습니다.


다양한 LLM의 활용을 위해서는 단일 모델에만 의존하기보다 여러 모델을 통합할 수 있는 환경을 마련하고, 모델 간의 시너지를 활용하여 전체적인 성능을 극대화하는 전략이 필수적이라고 볼 수 있습니다. 이러한 전략은 기업이 기술 변화에 민첩하게 대응하고 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 요소로 작용합니다. 


Langcode Solution


랭코드는 기업의 생성형 AI를 성공적 도입을 위해 CXP(Conversational eXperience Platform) 솔루션을 통해 여러 LLM을 원활하게 통합할  있도록 지원합니다. CXP는 AI엔진을 통해 Advanced RAG 각 단계마다 최적의 LLM을 선택하여 사용함으로써 엔터프라이즈 기업의 요구사항에 맞는 맞춤형 답변을 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 


또한 LLM 기술의 발전과 새로운 LLM 솔루션의 등장에도 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어, 기업이 단일 LLM의 종속되지 않고 더 높은 가치를 확보할수 있도록 합니다.  


| CXP와 Multi-LLM과의 시너지


CXP는 단순히 여러 LLM을 연결하는 것이 아닌, 각각의 LLM이 제공하는 독특한 기능을 통합해 전체 시스템의 성능을 향상시키는 역할을 합니다. 각 LLM의 발전은 CXP의 기능을 강화하며, LLM의 진화에 따라 CXP는 더욱 향상된 결과를 제공합니다.


CXP는 현재 Azure OpenAI-3.5-Turbo, Azure OpenAI-4.0, Mistral AI의 Mistral, Google의 Gemini와 PaLM2, AWS의 Titan, Anthropic의 Claude, Meta의 LLaMa2, 그리고 Naver의 Clova를 포함하여 광범위한 LLM을 지원합니다. 이는 기업이 자신의 필요에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 도와주며, 다양한 단계에서 최적의 LLM을 동적으로 활용하여 처리 효율성을 크게 향상시킵니다.


랭코드의 AI 엔진이 각기 다른 단계에서 최적의 LLM을 판단하여 LLM을 동적으로 선택하여 활용함으로써, 전체적인 처리 과정의 효율성을 크게 향상시킵니다. 이렇게 고도화된 통합 작업으로 인해 사용자의 질문을 정확히 인식하고, 최적의 정보를 지식베이스에서 검색한 후, 가장 적합하고 정확한 답변을 생성할 수 있게 됩니다. 


| Multi-LLM의 RAG


CXP의 멀티 LLM 기능은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 크게 세 부분으로 나뉘며, 랭코드 AI 엔진은 각 부분의 세분화된 수행 단계 마다 최적의 LLM을 선택하여 사용합니다.


  • 사용자 질문 인식: 사용자의 질문을 분석하고 이해하는 단계에서, 질문의 복잡성과 주제에 따라 가장 적합한 LLM을 선택합니다.

  • 지식베이스에서 필요한 정보 검색: 관련 데이터를 찾는 단계에서는 정보의 정확성과 관련성을 높이기 위해 특화된 LLM을 사용합니다.

  • 답변 생성: 최종적으로 선택된 정보를 기반으로 사용자에게 제공할 답변을 생성할 때, 창의성과 맥락을 고려하여 최적의 LLM을 활용합니다. 


| 실제 활용 예


랭코드 CXP의 Mulit-LLM 기능을 활용하여 다양한 산업과 분야에서 특화된 요구사항에 맞는 솔루션을 제공합니다. 사용자 질문으로부터 최적의 답변을 생성하기까지의 전체 과정에서 AI 엔진이 각 상황에 가장 적합한 LLM을 동적으로 선택하여 사용합니다. 이런 프로세스를 통해 더 효율적이고 정확한 결과를 보장합니다.


예를 들어


  • 맥락 이해: 복합적인 질문에 대하여 질문의 숨은 의도나 맥락의 파악이 필요할 경우 텍스트 분석과 언어 추론에 특화된 LLM을 사용하여 질문과 맥락을 정확히 분석하는데 사용합니다.

  • 도메인 최적화: 금융, 법률, 공공 등 특정 분야에 관련된 질문에는 해당 분야에 특화된 LLM을 활용하여, 정확하고 심층적인 정보와 해석을 제공합니다.

  • 표 인식: 문서에서 표를 인식해야 할 경우, 표 인식에 최적화된 LLM을 사용하여 데이터를 정확하고 신속하게 추출합니다. 특히 병합된 셀이나 표 안의 표, 비정형화된 표를 파악하는데 탁월한 LLM을 사용합니다.

  • 멀티모달: 사용자 질문에 차트나 이미지 생성 등이 필요한 경우, 해당 콘텐츠 생성 전문 LLM을 통해 고품질의 시각적 출력을 제공합니다.


CXP는 이처럼 각 단계에서 요구되는 복잡한 문제를 해결하기 위해 적절한 LLM을 선택하는 자동화 프로세스를 통해, 사용자 경험을 극대화하고 비즈니스 요구를 충족하는 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 고객에게 보다 정확하고 효율적인 결과를 가져다 줄 뿐만 아니라, AI 도입의 복잡성을 최소화하며 다양한 도메인에서의 특화된 요구사항을 효과적으로 반영합니다.


랭코드는 멀티 LLM을 통합적으로 제공하는 CXP를 통해 기업의 생성형 AI 도입을 성공적으로 지원합니다. 랭코드 솔루션에 대한 자세한 문의가 필요하다면 아래의 버튼을 눌러주세요. 


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Langcode Insight


(출처: A Survey of Large Language Models)


이번 랭코드 Insight에서는 성공적인 생성형 AI 도입을 위한 멀티 LLM 최적화 전략을 살펴보고 효과적으로 LLM을 도입하고 최적화하기 위한 방법을 논의합니다.


전체적인 분석과 실질적인 솔루션에 대한 내용은 아래의 더보기 버튼을 눌러주세요.   


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Gartner Report


가트너의 최신 연구 보고서 “Trending Questions About Generative AI”에 따르면 생성형 AI는 전 세계 모든 산업의 주요 의제로 자리 잡고 있습니다. 이 보고서는 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 최신 트렌드를 분석하여 기업이 적합한 솔루션을 선택할 수 있도록 돕습니다.


이번 보고서에서는 생성형 AI의 활용이 다양화되고 중요성이 커짐에 따라, 이 기술의 이점과 도전 과제를 깊이 있게 탐구합니다. 또한 적절한 전략과 도구 선택이 기업 성공의 핵심임을 강조합니다.

자세한 내용은 아래 버튼을 통해 확인할 수 있으며, 이는 여러분의 비즈니스에 생성형 AI를 도입하는데 귀중한 인사이트를 제공할 것입니다.


아래 버튼을 클릭하여 가트너의 인사이트가 담긴 보고서를 확인해보세요.

*다운로드는 일정 기간만 제공됩니다 


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랭코드 News


 [디지털포용포럼] 역기능대응분과 세미나 발표

생성형 AI 전문기업으로서 생성형 AI와 선거, 사회, 정책에 미칠 영향에 대한 발표와 패널 토론 진행  | 2024.03.29 


이달의 Event



Microsoft AI Tour in Seoul

마이크로소프트가 이달 말 서울 양재 aT센터에서 개발자, AI 전문가, 데이터 사이언티스트를 위한 AI Tour 세미나를 개최합니다. 이번 행사는 오전 8시부터 오후 6시까지 진행되며, 최신 생성형 AI 사례와 인사이트를 제공할 것으로 기대됩니다.


AI Tour는 다양한 세션과 워크샵으로 구성되어 있어 참가자들은 Microsoft 제품 및 엔지니어링 전문가와 직접 소통하고 네트워킹할 기회를 가질 수 있습니다. 주요 내용으로는 생성형 AI 기능, Microsoft Fabric과 Copilot을 사용한 AI 앱 개발, 산업별 AI 활용 방법 등이 포함됩니다. NVIDIA와의 파트너십을 통한 NVIDIA AI 솔루션 활용 세션도 있으니, 이번 세미나를 통해 AI 기술의 최신 트렌드를 체험하고 전문가들과 네트워킹하며 새로운 인사이트를 얻어보세요! 


신청 링크 >


< 생성형 AI 최적화 전략: 멀티 LLMs >을 주제로 한 랭코드의 열두 번째 TX Insight는 유익하셨나요? 


랭코드는 뉴스레터를 통해

최신의 소식 및 인사이트를 여러분과 함께 나누고자 합니다.


5월에는 더욱 더 알찬 소식으로 찾아올테니 많은 기대 부탁드려요. 


랭코드 Business Develop Team 드림




2개의 댓글이 있습니다.

2달 전

정보 감사합니다.

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2달 전

좋은내용 참고하겠습니다. 지식이 쑥쑥~~

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