2022년 11월에 ChatGPT 3.5가 발표된 이후 AI 기술의 발전 속도는 놀라울 정도로 빠르게 진행되고 있습니다. AI 기술의 진보는 다양한 산업과 비즈니스에 혁신을 가져오고 있습니다. 여기서는 최신 LLM 랭킹과 비즈니스 애플리케이션에서 AI의 신뢰도를 높이는 방법에 대해 알아보겠습니다.
ChatGPT와 같은 모델을 LLM(Large Language Model)이라고 합니다. 이는 대규모 언어 모델을 의미하며, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 인공지능 모델을 지칭합니다. LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 주로 사용되며, 인간과 유사한 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
LLM의 성능은 AI 모델의 지능을 결정하는 주요 요소로, 개방형과 비개방형 모델로 나뉩니다. 우리가 흔히 아는 OpenAI의 ChatGPT는 비개방형 LLM의 대표적인 예이며, Facebook의 Llama 모델은 개방형 LLM의 대표적인 예입니다. OpenAI의 LLM 모델은 그 원천 기술과 엔진이 비공개인 반면, Facebook의 Llama 모델은 모든 소스가 공개되어 누구나 활용하고 상업적으로 이용할 수 있습니다.
최근 Llama 3.1이 출시되면서 LLM 성능 순위에서 주목할 만한 변화를 보여주고 있습니다.
공개형 LLM 모델인 Llama 3.1이 비공개형 모델의 최강자인 Claude 3.5 Sonnet과 GPT-4o를 능가하는 결과를 보여줍니다. 이는 스마트폰 시대의 전환점을 떠올리게 합니다. Android 4.0 Ice Cream Sandwich가 출시되면서 블랙베리나 윈도우폰과 같은 OS가 경쟁에서 밀리기 시작했듯이, AI 분야에서도 급속한 발전이 이루어지고 있습니다.
중국의 알리바바가 개발한 Qwen 모델도 뛰어난 성능을 보이며 무료로 제공되고 있습니다. 또한, AI 커뮤니티 허깅페이스에서는 한국어 최적화, 코딩 최적화 등 다양한 튜닝 모델이 매일 업데이트되고 있습니다.
이러한 LLM의 발전 덕분에 기업들은 데이터를 보호하면서도 AI를 도입해 비즈니스 애플리케이션을 개발할 수 있게 되었습니다. Llama 5.x가 출시되면, 이를 활용한 기업용 AI 애플리케이션이 더욱 활발히 등장할 것입니다.
비즈니스앱에서 AI를 단순히 기존 시스템에 연동하는 것을 넘어, 데이터 구조부터 AI에 맞춰 재설계하고 재구축하는 과정이 필요합니다. 기업에서 AI LLM을 효과적으로 사용하려면 데이터의 신뢰도, 즉 할루시네이션 발생 여부가 중요합니다. 이를 위해서는 기업에서 사용되는 데이터가 정제되어야 합니다.
예를 들어, 한 기업이 내부 위키를 학습시켜 인공지능 비서를 만든다고 가정해 봅시다. 이때 위키에 회사 휴가 규정이 여러 개 존재하고 정확하지 않다면, 학습된 모델은 할루시네이션을 일으킬 수 있습니다. 따라서 데이터의 신뢰도를 높이기 위해 정제된 데이터를 사용하는 것이 필수적입니다.
비즈니스용 AI 서비스는 데이터 정제 작업을 거쳐 학습할 수 있는 시스템을 갖추어야 합니다. 그런 다음 할루시네이션을 줄이기 위해 파인튜닝, 임베딩, RAG, 펑션콜링 등 다양한 방법을 고려해야 합니다.
표에서 알 수 있듯이, 파인튜닝과 임베딩 모델은 학습 비용이 크고 정확도를 높이는 데 많은 시간이 걸립니다. 반면, RAG와 펑션콜링은 최근 많은 관심을 받고 있는 방법입니다. 기업에서 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 구축하려면 RAG와 펑션콜링을 혼합하여 사용하는 것이 효과적입니다. 그러나 이 방법들은 구현 복잡도가 높아 개발 난이도가 상승합니다.
결론적으로, 최신 LLM 기술과 비즈니스 애플리케이션의 신뢰도를 높이는 방법을 이해하고 이를 효과적으로 적용하는 것은 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요소입니다. 셀리즈는 이러한 기술을 바탕으로 더욱 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제공하고 있습니다.
