기업의 대화형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 구축 방법 옵션

기업의 대화형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 구축 옵션 어떤 것이 가장 적합한가요?

기업에서 대화형 언어 모델을 구축하는 것은 비즈니스 프로세스를 자동화하고 고객 서비스를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 LLM을 구축할 때 보안, 비용, 성능 및 운영 복잡성과 같은 다양한 요소를 고려해야 합니다. 이 블로그 포스트에서는 다섯 가지 주요 LLM 구축 옵션에 대해 알아보고, 어떤 옵션이 기업에 가장 적합한지에 대해 논의하겠습니다.

 

 

옵션 A: GPT-4 액세스를 OpenAI API를 통해 구현

 

이 옵션은 OpenAI API를 사용하여 LLM 시스템을 개발하는 방법입니다. 개발 과정은 Langchain API와 OpenAI API를 활용하여 이루어집니다. 이 방법은 보안 측면에서 상대적으로 안전하며 개발 및 구현이 비교적 쉽습니다. 그러나 사용자 프롬프트와 답변 단어 수에 따라 과금이 발생하며, 프롬프트 크기에 제한이 있을 수 있습니다.

 

 

옵션 B: 일반 LLM을 사용

옵션 B는 OpenAI를 신뢰하지 않는 경우 선택할 수 있는 대안입니다. 다양한 오픈 소스 LLM 모델을 활용하여 구현할 수 있으며, Hugging Face와 같은 플랫폼에서 수백 개의 LLM 모델을 찾을 수 있습니다. 이 방법은 OpenAI에 의존하지 않고 비용을 절감할 수 있으며, 그러나 LLM 모델의 성능과 한글 지원에 제한이 있을 수 있습니다.

 

 

옵션 C: 파인튜닝 방식

 

파인튜닝 방식은 기업 내 데이터를 사용하여 LLM 모델을 최적화하는 방법입니다. 기업 데이터를 전처리하고 오픈 소스 LLM 파운데이션 모델에 파인튜닝을 적용하여 사용합니다. 이 방법은 보안을 강화하고 특정 목적에 맞게 모델을 조정할 수 있으며, GPU 서버 및 파인튜닝 비용이 필요합니다.

 

 

옵션 D: OpenAI의 파인튜닝 방식

 

OpenAI는 파인튜닝 서비스를 제공하며, 기업 데이터를 전처리하고 OpenAI의 API를 사용하여 LLM 모델을 파인튜닝할 수 있습니다. 이 방법은 비용이 낮고 사용자 정의 모델을 생성할 수 있으며, 보안 문제와 파인튜닝 결과물을 OpenAI에 보관해야 한다는 점을 고려해야 합니다.

 

 

옵션 E: OpenAI의 Enterprise ChatGPT

 

OpenAI는 기업용 ChatGPT 서비스를 제공하며, 기업 데이터를 사용하여 개별화된 ChatGPT 모델을 생성합니다. 이 서비스는 프롬프트 크기와 사용량에 대한 유연한 옵션을 제공하며, 미국 AICPA의 SOC2 기준에 맞추어 운영됩니다. 하지만 기업 데이터를 OpenAI에 제공해야 하며, 비용 정보가 필요합니다.

 

 

이러한 다섯 가지 옵션 중에서 어떤 것이 가장 적합한지 결정할 때는 다음을 고려해야 합니다

 

옵션 고려사항

• 보안 요구 사항: 기업 데이터의 보안을 최우선으로 고려해야 합니다.
• 비용: 예산을 고려하여 종량제 과금 및 하드웨어 비용을 고려해야 합니다.
• 성능: 모델의 성능과 한글 지원이 중요하다면 이를 고려해야 합니다.
• 개발 및 운영 복잡성: 기술 인프라와 인력을 고려하여 개발 및 운영 복잡성을 평가해야 합니다.

 

마무리

 

각 기업은 고유한 상황과 우선 순위를 고려하여 가장 적합한 옵션을 선택하고, 필요한 경우 혼합 사용하거나 진화시킬 수 있습니다. 종합적으로 고려하여 최적의 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.