기업의 sLLM(smaller Large Language Model) 도입전략

기업과 기관에서는 정보보호문제로 회사용 서비스를 위해 OPEN AI의 챗GPT와 구글의 Gemini를  사용을 할 수 없습니다. 따라서 온프레미스로 내부에 생성형AI를 구축해서 챗봇 등 인공지능 서비스를 사용해야 합니다. 따라서 소형 생성형 인공지능 모델인 sLLM은 기업이나 기관이 선택할 수 있는 대안입니다.

1. sLLM 소개

1) sLLM 이란 ?

sLLM은 소형 언어 모델(Smaller Large Language Model)의 약자로, 대형 언어 모델에 비해 매개변수의 수가 수십억 내지 수백억대로 비교적 크기가 작은 언어 모델을 말합니다. sLLM은 매개변수(Parameter)의 수를 대폭 줄인 맞춤형 LLM으로, 비용 절감과 함께 미세조정(Fine-tuning)을 통해 특정 분야에서의 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다. 이는 대규모 언어 모델이 방대한 텍스트가 포함된 데이터로부터 정보를 추출하고 분류하는 것에서 더 나아가 직접 텍스트까지 생성해 낸다는 점에서 차이가 있습니다.

2) sLLM의 중요성

sLLM은 비용과 시간을 대폭 절감하면서도 특정 분야에서 고품질의 데이터 학습을 통해 기존 LLM과 맞먹는 성능을 보여줍니다. 이를 통해 기업들은 자신들의 요구사항에 맞춤화된 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 또한, sLLM은 각 기업이 자신만의 맞춤형 AI 모델을 구축하는 데 있어 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 기술의 발전뿐만 아니라, 기업들이 AI를 어떻게 활용해 경쟁력을 강화할 수 있는지에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다.

2. 기업에서의 sLLM의 필요성

1) 현대 기업에서 sLLM이 필요한 이유

현대 기업들이 sLLM에 관심을 갖는 이유는 LLM 정도의 좋은 성능을, 기업이 필요로 하는 주요 기능에 대해서 잘 학습시켜 이를 기반으로 여러 가지 업무를 자동화할 수 있기 때문입니다. 이는 AI 기술의 발전뿐만 아니라, 기업들이 AI를 어떻게 활용해 경쟁력을 강화할 수 있는지에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다. 또한, sLLM은 비용과 시간을 대폭 절감하면서도 특정 분야에서 고품질의 데이터 학습을 통해 기존 LLM과 맞먹는 성능을 보여줍니다. 이를 통해 기업들은 자신들의 요구사항에 맞춤화된 AI 모델을 구축할 수 있습니다.

2) sLLM 도입이 기업에 미치는 영향

sLLM 도입은 기업에게 다양한 혜택을 가져다 줍니다. 첫째, sLLM은 매개변수(Parameter)의 수를 대폭 줄인 맞춤형 LLM으로, 비용 절감과 함께 미세조정(Fine-tuning)을 통해 특정 분야에서의 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다. 이는 대규모 언어 모델이 방대한 텍스트가 포함된 데이터로부터 정보를 추출하고 분류하는 것에서 더 나아가 직접 텍스트까지 생성해 낸다는 점에서 차이가 있습니다. 둘째, sLLM은 기업이 자신만의 맞춤형 AI 모델을 구축하는 데 있어 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 기술의 발전뿐만 아니라, 기업들이 AI를 어떻게 활용해 경쟁력을 강화할 수 있는지에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다.

3. 기업의 sLLM 도입 전략

1) sLLM을 기업에 성공적으로 도입하기 위한 전략적 접근법

 ① 비즈니스 목표 정의 : sLLM 도입의 첫 단계는 기업의 비즈니스 목표를 명확히 정의하는 것입니다. 이는 sLLM이 어떤 문제를 해결하고, 어떤 가치를 제공해야 하는지를 결정하는 데 도움을 줍니다.
② 데이터 준비 : sLLM은 대규모 언어 모델과 마찬가지로 풍부한 데이터로부터 학습합니다. 따라서, 훈련 데이터를 수집하고 준비하는 것이 중요합니다.
③ 모델 선택 및 훈련 : sLLM의 성능은 선택한 모델과 훈련 방법에 크게 의존합니다. 따라서, 적절한 모델을 선택하고, 효과적인 훈련 방법을 적용하는 것이 중요합니다.
④ 성능 평가 및 최적화 : 훈련된 sLLM의 성능을 평가하고, 필요한 경우 모델을 최적화하여 성능을 향상시키는 것이 중요합니다.
⑤ 도입 및 모니터링 : 훈련된 sLLM을 실제 비즈니스 환경에 도입하고, 그 성능을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다.

2) sLLM 도입을 위한 단계별 가이드라인 

①  비즈니스 요구사항 이해 : 도입의 첫 단계는 기업의 비즈니스 요구사항을 이해하는 것입니다. 이는 sLLM이 어떤 문제를 해결하고, 어떤 가치를 제공해야 하는지를 결정하는 데 도움을 줍니다.
②  데이터 수집 및 처리 : sLLM은 대규모 언어 모델과 마찬가지로 풍부한 데이터로부터 학습합니다. 따라서, 비즈니스 요구사항에 맞는 훈련 데이터를 수집하고 처리하는 것이 중요합니다.
③  모델 훈련 :  오픈소스인 sLLM 모델 중 기업에게 가장 적합한 모델을 선택하고, 훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다.

※ 기업에서 사용하기 위한 sLLM 모델 오픈소스 예시
 Meta에서 개발한 오픈소스 형태로 제공되는 LLAMA는 대기업에서 만든 유일한 foundation model입니다.

ⓐ LLAMA의 발표를 계기로 스탠퍼드대학 CRFM (Center for Research Foundation Models)는 학술 목적으로 Meta의 LLAMA-7B 모델을 파인튜닝한 Alpaca 모델을 공개하였습니다.
ⓑ Mistral : Mistral AI에서 출시한 기본 모델로, 맞춤형 트레이닝, 튜닝 및 데이터 처리 방법을 기반으로 합니다. Apache 2.0 라이선스에 따라 제공되는 오픈 소스 모델입니다.
ⓒ Solar 10.7B : 국내 Upstage에서 출시한 사전 학습된 LLM입니다. 107억 개의 파라미터가 탑재된 Solar 10.7B는 계산 효율을 유지하면서 필수적인 자연어 처리 작업에서 라마 2, 미스트랄-7B 등 기존 모델보다 뛰어난 성능을 발휘하는 최신의 최고 오픈 소스 LLM입니다.
ⓓ Open LLMs : GitHub에서 제공하는 Open LLMs 리스트는 Apache 2.0, MIT, OpenRAIL-M 등의 라이선스로 상업적 사용이 가능한 다양한 LLM을 제공합니다.

④  모델 평가 : 훈련된 모델의 성능을 평가하고, 필요한 경우 모델을 최적화 및 미세조정(Fine-tuning) 하여 성능을 향상시킵니다.
⑤  모델 배포 :  훈련된 모델을 실제 비즈니스 환경에 배포하고, 그 성능을 지속적으로 모니터링합니다.

4. 기업의 sLLM 도입 과정에서의 주의점

1) sLLM 도입 과정에서 주의해야 할 핵심 요소들

① 비즈니스 목표 설정 : sLLM을 이용해서 어떤 업무를 자동화할 것인지, 이를 통해 기대하는 효과가 무엇인지를 명확히 설정하는 것이 중요합니다.
② 데이터 준비 : 실제 기업 내외부의 사용자가 써야 하는 데이터를 준비해서 모델을 잘 훈련시키는 것이 중요합니다.
③ 애플리케이션 개발 : sLLM이 완성된 후에 사용할 실제 현업에 적용할 수 있는 애플리케이션을 동시에 만들어내는 것이 중요합니다.

2) 도입 과정에서 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하는 방법

① 비용 문제 : 모델의 학습과 운영에 들어가는 비용이 이를 활용한 LLM 애플리케이션으로 매출 증가, 비용 감소로 얻는 이익보다 작아야 합니다. 이를 위해 모델을 충분히 경량화 시키는 것으로 운영상의 비용을 많이 줄일 수 있습니다.
② 데이터 문제 : 적절한 훈련 데이터를 수집하고 처리하는 것이 중요합니다. 이를 위해 기업 내외부의 사용자가 써야 하는 데이터를 준비하는 것이 필요합니다.
③ 적용 문제 : sLLM이 완성된 후에 실제 현업에 적용할 수 있는 애플리케이션을 만들어내는 것이 중요합니다. 이를 위해 여러 기능들에 기반한 애플리케이션을 만들고, 현업에서 이를 빠르게 적용할 수 있게 하는 프로세스를 갖추는 것이 필요합니다.

5. 기업의 sLLM 도입 후의 변화

1) sLLM 도입 후 기업의 운영 변화 

① 업무 자동화 : sLLM은 기업의 특정 업무를 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 기업의 효율성을 향상시키고, 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
② 데이터 분석 :  sLLM은 대규모의 데이터를 분석하고, 유용한 정보를 추출하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 기업의 의사결정 과정을 지원하고, 비즈니스 성과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
③ 고객 서비스 개선 : sLLM은 고객 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, sLLM은 고객의 질문에 대답하거나, 고객의 요구사항을 이해하는 데 사용될 수 있습니다.

2) sLLM 도입의 장기적인 효과

① 비즈니스 모델 혁신 : sLLM은 기업이 새로운 비즈니스 모델을 개발하고, 기존의 비즈니스 모델을 혁신하는 데 도움이 될 수 있습니다.
② 경쟁력 강화 : sLLM은 기업이 경쟁력을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 기업이 더 효율적인 방법으로 업무를 수행하고, 더 빠르게 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있게 해줍니다.
③ 지속 가능한 성장 : sLLM은 기업이 지속 가능한 성장을 추구하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 기업이 더 효율적인 방법으로 자원을 활용하고, 더 지속 가능한 방법으로 비즈니스를 운영할 수 있게 해줍니다.