주요 LLM 모델 (출처 : https://arxiv.org/abs/2303.18223)
대규모 언어모델(LLM)의 진화가 점점 빨라지면서 기업들에게 올바른 모델 선택의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 최근의 발전 추세를 볼 때, LLM은 단순한 자연어 처리를 넘어 멀티모달 모델로 발전하고 있으며, 이는 텍스트 뿐만 아니라 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 데이터 처리를 가능하게 한다.
오픈AI의 챗GPT가 처음 공개된 이래로, 그 이용자 수는 급증하여 현재 전 세계 인구의 약 3분의 1이 사용하는 수준에 이르렀다. 이러한 대규모 언어 모델의 핵심 기술로 자리잡은 것은 트랜스포머 아키텍처의 도입이 큰 역할을 했다. 이 아키텍처는 병렬 처리 방식을 도입하여, 기존의 순차적 데이터 처리 방식보다 빠르게 대용량의 정보를 처리할 수 있게 해준다.
트랜스포머 아키텍처는 2017년 구글 브레인 팀에 의해 처음 발표되었으며, 이는 자연어 처리의 혁명적 발전을 가져왔다. 이 아키텍처는 문맥 소실 문제를 해결하고, 추론의 정확도를 높이는 등 다양한 이점을 제공한다. 더욱이, 병렬 처리를 통해 속도와 효율성을 크게 향상시켰다.
기업들은 이제 한 번 LLM을 도입하면 되돌릴 수 없는 선택을 해야 하는 만큼, 각기 다른 사용 사례에 최적화된 모델을 선택하는 것이 중요하다. 시장에서는 구글의 제미나이, 클로드와 같은 경쟁 모델들이 등장하고 있으며, 메타는 오픈소스 LLM '라마'를 통해 빠르게 시장을 장악하고 있다.
이처럼 LLM의 선택은 갈수록 복잡해지고 있으며, 기업들은 자신들의 필요에 맞는 모델을 신중하게 선택해야 할 시점에 있다. 이는 단순히 기술의 선택이 아니라, 기업의 미래 경쟁력을 좌우할 수 있는 중대한 결정이 될 수 있음을 의미한다.
기업의 LLM 파운데이션 모델 선택, 신중함이 요구된다
대규모 언어모델(LLM)은 기업들이 비즈니스 환경에서 더 나은 결정을 내리고, 고객 서비스를 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 특히 빅테크 기업들이 제공하는 모델들은 안정성과 확장성이 뛰어나 시장 점유율을 빠르게 확대하고 있다. 하지만, 이러한 모델들에 의존함으로써 발생할 수 있는 종속성, 고비용의 유지 관리, 그리고 소유권 문제 등은 기업들이 심각하게 고려해야 할 문제다.
오픈소스 LLM의 활용도 또한 증가하고 있으며, 이는 초기 비용을 절감하고, 특화된 요구사항에 더 적합한 모델을 개발할 수 있게 한다. 오픈소스 모델은 IP 보호 및 특정 도메인에 맞는 맞춤형 해결책을 제공하는 데 유리하며, 기업은 자체적인 비즈니스 목적과 긴밀하게 연관된 LLM을 선택하여야 한다.
또한, 데이터의 접근성과 표준화된 데이터 포맷을 지속적으로 축적해온 기업들은 하이브리드 모델의 활용을 고려할 수 있다. 이는 비즈니스에 필요한 안정성과 유연성을 동시에 제공할 수 있기 때문이다.
기업들은 LLM 선택 시 그들의 비즈니스 요구, 장기적인 비용, 그리고 글로벌 규제 사항을 고려하여 선택해야 한다. 이는 단순한 기술 선택을 넘어서 기업의 미래를 좌우할 수 있는 중대한 결정이다. AI 기술의 채택은 이제 선택이 아닌 필수가 되었으며, 각 기업의 상황에 맞는 최적의 모델을 선택하는 지혜가 요구된다.
LLM의 빠른 진화와 함께, 기업들은 이 기술을 어떻게 최적화하고, 어떤 모델을 선택할 것인지에 대한 해답을 찾아야 할 시점이 도래했다. AI를 활용한 비즈니스 전략을 세우는 것은 더 이상 선택의 문제가 아니라, 생존의 문제가 되었다는 것을 명심하자.
저작권자 ⓒ 한국코칭신문, 무단 전재 및 재배포 금지