(광고)[스켈터레터] 기업용 맞춤 LLM 선택 가이드 6가지

(광고)[스켈터레터] 기업용 맞춤 LLM 선택 가이드 6가지 :: RAG vs. 파인튜닝

2023년 4분기 대화형 AI 트렌드를 보내드려요.

2023. 12. 20.

(광고)[스켈터레터] 기업용 맞춤 LLM 선택 가이드 6가지 :: RAG vs. 파인튜닝

안녕하세요! Skelter Letter 입니다.😊

2023년은 단연 '생성형 AI'의 해 였습니다. 특히, 지난해 등장한 GPT-3.5는 많은 이들에게 큰 놀라움을 안겨주었는데요. 당시에는 그 성능이 매우 인상적이었지만, 이제는 하루가 멀다 하고 더욱 강력한 AI 모델들이 시장에 출시되고 있어요. 이처럼 너무나도 빠른 발전 속도를 지켜보며, 2024년에는 어떤 혁신적인 기술이 우리 앞에 나타날지 기대감 또한 높아지고 있습니다.🤩

지난 사사분기에는 Open AI의 'GPT-4 Turbo' 와 구글의 'Gemini'가 전격 공개되며 멀티모달AI 경쟁이 본격적으로 시작되었어요. IBM과 메타는 50개사와 연대해 오픈소스 AI 에 집중하고 있고요.🤖 초거대 AI 경쟁은 구글 vs. 오픈AI·MS vs. 메타·IBM, 이렇게 3파전으로 좁혀지는 모양새입니다.

또한, Open AI가 맞춤형 Chat GPT인 'GPTs'와 'GPT 스토어'를 잇달아 선보이면서, 올해 초부터 AI 모델의 크기와 성능에 쏠렸던 관심이 이제는 AI 기반 플랫폼 서비스의 질적 향상으로 서서히 옮겨가고 있어요. 생성 AI의 첫 격전지를 B2B에서 찾고 있는 sLLM 도 다양한 산업 분야에 속속들이 도입되고 있고요.

샘 올트먼 해고 사태로 인해 범용인공지능(AGI) 문제가 다시 수면 위로 떠오르기도 했는데요. 이에 따라 AI의 안전성에 대한 논의는 더욱 뜨거워질 것으로 보여요.🔥

[Insight]

RAG vs. 파인튜닝 :: 기업용 맞춤 LLM을 위한 선택 가이드
[무료 다운로드] 2024년 대화형 AI 활용서

[금융 · 의료기관 :: 대화형 AI 실제 활용 사례]

KB국민카드 - LLM 기반 챗봇
분당서울대학교병원 - E2E 기반 STT(음성인식)

RAG vs. 파인튜닝 :: 기업용 맞춤 LLM을 위한 선택 가이드 💬

초거대언어모델(LLM)을 처음부터 개발하는 건 상당한 도전 과제가 아닐 수 없는데요. 때문에 많은 기업들이 보다 쉬운 접근 방법인 파인튜닝과 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 사이에서 고민하게 됩니다.

이와 관련해 'Towards Data Science'의 기사에서는 올바른 선택을 돕기 위한 몇 가지 중요한 질문들을 제시했어요:

1️⃣ 외부 데이터 접근 필요성: 모델이 외부 정보에 접근해야 하나요?

2️⃣ 모델 특성 변경 필요성: 기본 모델의 행동이나 스타일, 특정 분야 지식을 바꿔야 하나요?

3️⃣ 할루시네이션 방지 중요성: 모델이 잘못된 정보를 만들어내는 것을 얼마나 막아야 하나요?

4️⃣ 라벨링된 데이터의 양: 얼마나 많은 정리된 데이터를 가지고 있나요?

5️⃣ 데이터의 변화성: 모델의 데이터가 자주 바뀌어야 하나요?

6️⃣ 의사결정 과정의 이해도: 모델이 어떻게 결정을 내리는지 우리가 얼마나 잘 알아야 하나요?

기업 니즈에 맞춰 이러한 항목들을 먼저 고려해보세요. 훨씬 효율적으로 맞춤형 LLM을 구축할 수 있을 것입니다.👍🏻

RAG or 파인튜닝? 선택 가이드 보러가기

[무료 다운로드] 2024 대화형 AI 활용서 :: 이커머스 편 💬

대화형 AI를 어떻게 활용해야 하는지에 대해 고민 중이라면, 성공적인 기업 사례를 참고하는 것이 좋은 시작점이 될 수 있어요.

'2024 이커머스 시장 전망 및 대화형 AI 활용서'에서는 LLM 기반 챗봇을 성공적으로 도입하여 비즈니스 효율성을 크게 향상시킨 기업들의 실제 사례들을 소개합니다. 또한, 이커머스 시장에서 대화형 AI를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 구체적인 방법을 제공해드려요.

🚀 목차

2024년 이커머스 시장의 도전과제, 변화를 넘어 혁신으로
Problem: 이커머스 시장이 마주한 문제점
Solution: 대화형 AI 솔루션으로 이커머스 시장의 민첩성 강화
LLM 기반 챗봇 활용 방안
실제 기업 활용 사례

2024년 대화형 AI 활용서 다운로드 받기

대화형 AI 실제 활용 사례 #1 :: KB국민카드

금융기관 LLM 활용 사례 :: KB국민카드 💬

KB국민카드는 고객에게 정확한 이벤트 정보를 제공하기 위해 LLM을 도입했습니다. 이벤트 정보가 자주 업데이트되는 특성상, 빠른 데이터베이스 업데이트와 유연한 정보 제공이 무엇보다 중요했는데요.

이를 위해 KB국민카드는 빠른 데이터베이스 업데이트가 가능한 RAG(Retrieve Augmented Generation) 방식의 LLM 챗봇을 도입함으로써, 고객 친화적인 맞춤형 서비스를 성공적으로 제공하고 있습니다.

📍LLM 기반 챗봇 서비스 구현 방식 요점 정리:

자연스러운 대화를 위해 GPT-3 turbo 활용
정확한 사실을 출처로 한 답변을 보장하는 RAG 방식 채택
API를 통한 문서 파일 업로드 방식으로 편리한 챗봇 데이터 갱신
텍스트 입력 제한, 비식별화 기술 삽입으로 고객 정보 보호

KB국민카드 LLM 활용 사례 보러가기

대화형 AI 실제 활용 사례 #2 :: 분당서울대학교병원

의료기관 STT 도입 사례 :: 분당서울대학교병원 💬

분당서울대학교병원은 콜센터의 상담 서비스 고도화를 위해 음성이 입력되면 실시간으로 텍스트로 변환하는 End-to-End(E2E) 모델 기반 음성인식(STT) 기술을 도입했습니다.

상담원과 고객의 통화 내용을 실시간으로 인식해 텍스트로 변환해주는 자동화 시스템이 도입되는 것이 핵심이었는데요. 이를 통해 △상담원의 업무 부담 감소 △상담 기록의 정확성 향상 △상담 만족도 및 병원 신뢰 증진 △의료진 정보 검색 최적화 등 콜센터의 업무 효율성과 고객 만족도를 크게 강화하고 있습니다.

📍STT 기반 AICC 구축 방식 요점 정리: