스토리 구성부터 복잡한 기사 단순화, 진정으로 인간적인 느낌의 대화 참여에 이르기까지 LLM(대형 언어 모델)은 AI의 새로운 시대를 주도하고 있습니다. 이 기사에서 우리는 로서 10년 간의 경험을 공유하고 LLM의 세계에 대해 자세히 알아보고 LLM의 내부를 파헤치고 인공 지능의 미래를 어떻게 재구성하고 있는지 탐구합니다. AI 소프트웨어 개발 회사 기본부터 시작하겠습니다: 대규모 언어 모델이란 무엇입니까? 대규모 언어 모델은 모든 형태의 텍스트를 인식, 요약, 번역, 예측 및 생성하도록 훈련된 알고리즘입니다. LLM은 기존 언어 모델과 어떻게 다릅니까? 대규모 언어 모델은 으로 알려진 딥 러닝 알고리즘에 속합니다. 수년 동안 존재해 온 기존 언어 모델의 한계를 뛰어넘는 데 도움이 된 것은 변환기 아키텍처입니다. 변환기 신경망 전통적인 언어 모델은 순차적 방식으로 작동하여 한 번에 하나의 단어(또는 문자)를 처리하고 전체 입력 텍스트가 소비되면 출력을 제공합니다. 이 모델은 상당히 기능적이긴 하지만 주목할만한 결함이 있었습니다. 시퀀스가 끝날 때까지 시퀀스의 시작을 "잊어버렸습니다". 나중에 Google에서 대중화한 2014년에 모든 것이 바뀌었습니다. 어텐션 메커니즘은 순차 처리의 패러다임 전환을 가능하게 하여 변환기 모델이 전체 시퀀스를 동시에 인식할 수 있도록 했습니다. 관심 메커니즘이 처음 도입된 이는 기계의 상황 이해에 혁명을 일으켰습니다. 입력 전체를 한 번에 수용함으로써 변환기 모델은 텍스트에 있는 단어 간의 뉘앙스와 복잡한 관계를 이해하는 능력을 얻습니다. LLM은 내부적으로 어떻게 작동하나요? 대규모 언어 모델은 데이터를 통해 학습합니다. LLM을 교육하는 데 사용되는 데이터 세트는 방대합니다. 예를 들어, OpenAI의 잘 알려지고 많은 사랑을 받는 GPT4는 약 13조 개의 토큰(모델이 처리할 수 있는 기본 텍스트 단위)에 대해 훈련된 것으로 추정됩니다. 모델은 단어, 단어 뒤에 숨은 개념, 단어 간의 관계를 점차적으로 학습합니다. 모델이 충분히 학습한 후에는 "지식"을 텍스트 예측 및 생성과 같은 보다 복잡한 문제 해결에 전달할 수 있습니다. 이는 인코더와 디코더로 구성된 2개 구성 요소 변환기 아키텍처 덕분에 가능합니다. 입력 텍스트가 모델에 입력되면 단어의 일부, 전체 단어, 문장의 일부 또는 전체 문장이 될 수 있는 토큰으로 변환됩니다. 그런 다음 토큰은 초기 토큰 의미를 유지하는 벡터 공간 표현으로 변환됩니다. 인코더는 이러한 표현을 구조화하여 중요한 세부 정보를 선택하고 이를 기반으로 컨텍스트 벡터를 생성합니다. 따라서 컨텍스트 벡터는 전체 입력 텍스트의 본질을 보유합니다. 초기 출력을 기반으로 하고 컨텍스트 벡터에 의존하여 디코더는 문장을 완성하는 데 가장 적합한 단어를 선택하는 등 일관된 출력을 생성합니다. 이 과정을 반복함으로써 변환기 모델은 단어별로 전체 구절을 생성할 수 있습니다. 이러한 광범위한 교육 과정으로 인해 LLM은 특정 작업 수행에만 국한되지 않고 다양한 사용 사례를 제공할 수 있습니다. 이러한 유형의 모델을 기초 모델이라고도 합니다. 그러나 집중할 작은 데이터 비트를 제공하여 좁은 작업을 수행하도록 미세 조정할 수 있습니다. 기초 모델을 대규모 언어 모델은 비즈니스에서 어떻게 사용됩니까? 대규모 언어 모델은 여러 부문에 걸쳐 귀중한 자산임이 입증되었습니다. 다음은 LLM이 무엇을 할 수 있는지에 대한 아이디어를 제공하는 몇 가지 사용 사례입니다. 1. 챗봇과 가상 비서 LLM은 고객 서비스 및 참여의 발전을 주도하고 있습니다. LLM을 기반으로 하는 과 가상 비서는 복잡한 문의를 처리하고, 개인화된 추천을 제공하고, 인간과 같은 대화에 참여하여 사용자 경험과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 챗봇 Essent와 같은 에너지 회사는 지속적으로 늘어나는 고객 서비스 수요를 처리합니다. Esse . nt의 수석 대화형 AI 프로그램 관리자인 Jeroen Roes는 회사가 수십 년 동안 주요 고객 서비스 도구로 전화 통신에 의존해 왔다고 말합니다 그러나 경쟁이 심화되고 고객 서비스 요청이 급증하는 상황에서 Essent는 경쟁 우위를 유지하기 위해 운영 방식을 재편해야 한다는 점을 인식했습니다. 회사는 LLM 기반 챗봇에서 기회를 보았습니다. 이 혁신적인 기술을 활용함으로써 Essent는 증가하는 고객 서비스 요구 사항을 충족할 수 있었습니다. 2. 감성 분석, 시장 조사 및 추세 예측 기업에서는 위해 LLM을 활용하여 여론을 측정하고, 브랜드 인지도를 추적하고, 시장 동향을 예측하고 있습니다. LLM은 방대한 데이터 세트를 분석하여 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 마케팅 전략을 최적화하며 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 돕습니다. 감정 분석을 예를 들어, 소셜 미디어 관리 및 고객 참여 플랫폼인 Sprinklr는 . 이는 기업이 소셜 미디어에서 브랜드나 제품과 관련된 토론을 모니터링하고 참여하는 데 도움이 됩니다. 감정 분석을 위해 대규모 언어 모델을 활용합니다 Sprinklr의 플랫폼은 소셜 미디어 데이터를 분석하여 감정 패턴을 식별하고 고객 행동 및 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 3. 콘텐츠 생성 LLM은 콘텐츠 작성에 대한 기존 접근 방식을 바꾸고 있습니다. 고품질 기사, 보고서 및 제품 설명을 생성할 수 있습니다. LLM이 생성한 콘텐츠는 특정 브랜드 목소리에 맞게 맞춤화하여 일관성과 진정성을 보장할 수 있습니다. 여러 분야의 콘텐츠 생성에 사용되는 몇 가지 주목할만한 LLM은 다음과 같습니다. GPT-3, 4: 이 모델은 인간과 유사한 대화 생성, 카피라이팅, 번역 및 기타 여러 언어 관련 작업에 탁월합니다. LaMDA: Google의 LaMDA는 매력적인 대화와 텍스트 생성을 위해 설계되었으며 인간 상호 작용에 유용한 응용 프로그램을 제공합니다. Megatron-Turing NLG: 다목적 언어 모델인 Megatron-Turing NLG는 광범위한 텍스트 기반 작업에 사용되며 특히 다중 언어에 대한 강력한 지원으로 유명합니다. DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney: 이 모델은 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 전문가로서 창의적인 콘텐츠 생성에 새로운 가능성을 열어줍니다. 4. 맞춤형 추천 전자상거래 플랫폼과 스트리밍 서비스는 LLM을 활용하여 사용자에게 제공하고 있습니다. 이러한 모델은 사용자 행동과 선호도를 분석하여 개인 취향에 맞는 콘텐츠, 제품, 서비스를 선별하고 고객 만족도와 유지율을 높입니다. 맞춤형 추천을 예를 들어, 식료품 배달 서비스인 Instacart는 LLM을 활용하여 영양 관련 질문을 해결하고 맞춤형 제품 추천을 제공합니다. 비즈니스를 위한 LLM 채택: 고려해야 할 요소 대규모 언어 모델을 비즈니스 운영에 통합하는 것은 상당한 이점을 얻을 수 있는 전략적 조치입니다. 그러나 이러한 변화를 신중하고 세심하게 탐색하는 것이 중요합니다. 여기에서는 기업에 LLM을 채택할 때 고려해야 할 필수 요소를 자세히 살펴보겠습니다. 1. 사용 가능한 인프라 및 리소스 LLM은 처리 능력이 필요하므로 강력한 인프라가 필요합니다. 시작하기 전에 현재 IT 인프라를 평가하고 LLM의 상당한 컴퓨팅 요구 사항을 수용할 수 있는지 또는 업그레이드 또는 확장이 필요한지 결정하십시오. 또한 LLM은 리소스 집약적일 수 있다는 점을 명심하세요. 비즈니스가 성장하고 LLM에 대한 의존도가 높아짐에 따라 확장성이 중요해졌습니다. 귀하의 인프라가 현재 요구 사항에 적합할 뿐만 아니라 미래 요구 사항에도 적응할 수 있는지 확인하십시오. 확장성에는 더 강력한 서버 추가, 또는 두 가지의 조합이 포함될 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션 활용 2. 오픈 소스로 갈지 아니면 맞춤형으로 갈지 선택하세요 LLM을 채택하는 두 가지 일반적인 방법은 오픈 소스 모델을 미세 조정하거나 사용자 지정 모델을 교육하는 것입니다. 귀하의 선택은 비즈니스 목표에 부합해야 합니다. GPT-3,5와 같은 오픈 소스 모델은 AI 기반 애플리케이션을 실험하기 위한 비용 효율적인 진입점을 제공합니다. 광범위한 데이터 세트에 대해 사전 교육을 받았으며 광범위한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 이는 귀하의 특정 요구 사항에 맞게 조정되지 않을 수 있으므로 미세 조정이 필요합니다. 경쟁력과 더 큰 유연성이 필요하다면 맞춤형 모델을 선택하는 것이 좋습니다. 배포 유연성을 제공하므로 모델의 구조, 구성 및 크기를 특정 요구 사항 및 목표에 맞게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼을 운영하는 경우 맞춤형 LLM을 교육하여 제품별 쿼리와 사용자 상호 작용을 더 잘 이해할 수 있습니다. 3. 이용 가능한 전문지식과 기술을 평가하라 성공적인 LLM 배포는 숙련된 팀에 달려 있습니다. , , 는 중요한 자산입니다. 이러한 전문가들은 특정 사용 사례에 맞게 LLM을 미세 조정하고 최적화하여 비즈니스 목표를 효과적으로 달성할 수 있도록 합니다. 자연어 처리 머신러닝 딥러닝 전문가 사내 전문 지식이 부족한 경우 와 제휴하는 것을 고려해 보세요. AI 솔루션 제작을 전문으로 하는 이들은 필요한 기술과 지침을 제공할 수 있습니다. 생성 AI 서비스 제공업체 4. 데이터 거버넌스 및 규정 준수 요구 사항을 고려해야 합니다. 의료, 금융 및 기타 규제 산업에 종사하는 기업은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수합니다. 따라서 LLM을 구현할 때 데이터 거버넌스 및 규정 준수에 주의를 기울여야 합니다. 사용자 데이터를 보호하고 신뢰를 유지하기 위해 강력한 과 규정 준수 조치를 수립합니다. 암호화, 액세스 제어 및 감사 추적은 데이터 보호의 필수 구성 요소입니다. LLM이 와 같은 산업별 규정도 준수하는지 확인하세요. 데이터 거버넌스 정책 의료 분야의 HIPAA LLM과 관련된 과제 및 위험 LLM은 놀라운 기능을 제공하지만 기업이 반드시 알아야 할 과제도 제시합니다. 여기에서는 이러한 과제를 살펴보고 성공적인 LLM 구현을 보장하는 솔루션을 제공합니다. 과제 1. 훈련 데이터의 편향 LLM은 방대한 데이터 세트에서 학습하지만 이러한 데이터 세트에는 원본 소스에 존재하는 수 있습니다. 결과적으로 LLM에서 생성된 콘텐츠는 의도치 않게 이러한 편견을 지속시키거나 증폭시킬 수 있습니다. 편견이 포함될 : LLM을 정기적으로 감사하고 미세 조정하여 편견을 식별하고 제거합니다. 모델 학습 중에 편향 감지 알고리즘과 지침을 구현하여 출력의 편향을 줄입니다. 완화 또한 고유한 편향을 최소화하기 위해 훈련 데이터 세트를 다양화하는 것을 고려하십시오. 과제 2. 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제 LLM은 민감한 고객 데이터나 독점 정보를 처리하는 경우가 많습니다. 부적절한 보안 조치로 인해 데이터 침해가 발생할 수 있습니다. : 중요한 구현합니다. 새로운 위협에 앞서 보안 프로토콜을 정기적으로 업데이트하세요. 완화 데이터 암호화, 승인된 직원에게만 데이터 액세스를 제한하는 액세스 제어, 관련 데이터 보호 규정(예: GDPR, HIPAA) 준수 등 엄격한 데이터 보안 조치를 과제 3. 학습 곡선과 직원의 저항 기존 워크플로우에 익숙한 직원은 LLM 통합에 저항하여 LLM 할 수 있습니다. 을 자신의 역할에 대한 방해 요인이나 위협으로 간주 : 직원의 기술을 향상시키고 LLM 기술에 익숙해지도록 포괄적인 교육 프로그램에 투자합니다. 전환 과정에 직원을 참여시키고 효율성과 생산성을 향상시키는 LLM의 이점을 강조하는 변경 관리 전략을 구현합니다. 완화 과제 4. 과도한 의존의 위험 특히 비즈니스 커뮤니케이션을 위한 메시지를 생성할 때 LLM에 지나치게 의존하면 브랜드 진정성과 창의성이 희석될 수 있습니다. : 자동화와 인간의 창의성 사이의 균형을 유지하십시오. LLM을 인간의 창의성을 대체하기보다는 지원하고 강화하는 도구로 사용하십시오. LLM에서 생성된 콘텐츠를 지속적으로 검토하고 편집하여 브랜드의 고유한 목소리와 가치에 맞게 조정하세요. 완화 그것을 요 약하기 대규모 언어 모델은 혁신을 주도하고 고객 경험을 향상하며 운영을 최적화할 수 있는 강력한 도구입니다. LLM의 복잡성과 도입 고려 사항을 이해하는 것은 경쟁 우위를 추구하는 기업에 매우 중요합니다. LLM 여정을 시작하고 LLM이 제공하는 무한한 가능성을 탐색하는 것을 고려하고 계시다면 저희가 도와드리겠습니다! 답변이 없는 질문에 답변해 드리고 LLM을 통해 미래를 수용할 수 있도록 도와드리겠습니다. ITRex 그룹에 연락하시면
