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기업용 LLM을 도입해야 하는 이유

엘리스

2024. 5. 9.

자연어 처리(NLP) 분야의 혁신을 이뤄내고 있는 대규모 언어 모델(LLM)은 컴퓨터가 인간의 언어를 분석하고 생성하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 특히 ChatGPT의 성공 이후로 AI 업계에서 상당한 관심을 받으며 다양한 분야에서 활용되고 있는데요. 이번 콘텐츠에서는 LLM의 개념을 간략히 소개하고, 기업이 AI와 LLM을 도입해야 하는 이유에 대해 알아보겠습니다.


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LLM이란?

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<출처> Unsplash

LLM, 즉 Large Language Model(대규모 언어 모델)은 언어 모델(LM)을 확장한 개념으로, 사람의 언어를 이해하고 생성하는 데 특화된 인공지능 모델입니다.

이 대규모 언어 모델은 딥 러닝 기술을 기반으로 하며, 대규모 신경망으로 구성되어 있습니다. 각 구성 요소는 셀프 어텐션(self-attention) 기능을 갖추고 있어 문법, 구문, 의미를 포함한 복잡한 언어를 분석하고 이해할 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 방대한 데이터를 학습한 대규모 언어 모델은 인간과 유사한 응답을 생성할 수 있습니다.


LLM 작동 방법

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<출처> Unsplash

LLM은 단어 사이의 관계에 중점을 두며 작동합니다. 기존의 머신러닝 방식에서는 각 단어가 숫자 표현으로 변환되어 유사한 의미를 가진 단어들 간의 관계를 효과적으로 파악하기 어려웠는데요. 이를 극복하기 위해 대규모 언어 모델은 단어를 워드 임베딩이라는 다차원 벡터로 표현합니다. 이러한 워드 임베딩 방식은 유사한 의미를 가진 단어나 관련성이 있는 단어를 서로 가깝게 배치하여 단어 간의 관계를 나타냅니다. 이러한 기술 덕분에 LLM은 복잡한 언어의 의미를 이해하고, 인간처럼 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있게 되었습니다.


LLM의 이점

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LLM 뜻에 걸맞게 방대한 데이터를 바탕으로 질문의 답을 구하고, 자료를 요약하고, 말을 번역하고, 문장을 고치는 등 여러 작업에 이용할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 효율화를 이룰 수 있고, 얻은 인사이트를 기업 경영이나 전략 수립에 활용할 수 있습니다.


기업용 LLM 도입이 필요한 이유


1. 데이터 드리븐 의사결정에 활용

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<출처> Unsplash

대규모 언어 모델은 이제 IT 부서나 데이터 전문가에게만 제한되지 않고, 일반 직원들도 쉽게 접근할 수 있도록 제공합니다. 간단한 자연어 쿼리를 이용하여 기업 데이터를 이해하고, 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있도록 도와주는데요. 이는 데이터 민주화를 통해 정보 사일로를 허물고, 조직 전체가 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.

예를 들어, 마케팅팀은 고객 데이터를 직접 활용하여 캠페인을 구성할 수 있으며, 영업팀은 시장 트렌드와 고객 선호도를 파악하여 전략을 구체화할 수 있습니다. 결국, 대규모 언어 모델은 기업 데이터 관리와 분석 환경을 개선하여 비즈니스 목표를 보다 전략적으로 달성할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.


2. 개인화된 고객 지원 서비스 제공

또한 대규모 언어 모델은 고객과의 상호작용을 고도화하여 고객 만족을 높일 수 있습니다. 고객 지원 서비스를 개인화하고, 문의사항에 정확한 답변을 제공함으로써 고객 경험을 개선합니다. 이를 통해 고객을 신속하고 정확하게 지원함으로써 브랜드 신뢰도와 충성도를 강화할 수 있습니다. 그리고 수집된 대화 데이터를 분석하여 서비스 품질을 개선하거나 비즈니스 인사이트를 얻는 데에도 활용할 수 있습니다.

실제로 다양한 산업에서는 고객 지원 서비스에 기업용 AI를 적극적으로 활용하고 있는데요. 챗봇뿐만 아니라 제품 검색 기능을 고도화하여 고객에게 개인화된 서비스를 제공하는 기업이 많습니다. 예를 들어, 엘리스에서는 AI 헬피 서비스를 통해 학생들의 코딩 관련 질문을 실시간으로 해결해 주고 있습니다.


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3. 효과적인 브레인스토밍 툴로 활용

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<출처> Unsplash

기업용 LLM은 새로운 아이디어와 접근 방식을 제안하여 새로운 영감을 불어넣을 수도 있습니다. 예를 들어, 제품 개발이나 마케팅 분야에 활용해서 아이디어 발상을 돕고, 기존 시장 트렌드와 소비자 행동을 바탕으로 창의적인 전략을 도출하도록 유도할 수 있습니다. 마케팅 팀이 LLM 인공지능에 시장 정보와 타겟 고객의 특성을 입력하여 효과적인 광고 캠페인 컨셉을 제안하는 등 다양한 방면으로 활용이 가능합니다.


4. 효율적인 콘텐츠 제작과 관리

LLM 인공지능으로 콘텐츠 제작 과정을 자동화하고 간소화할 수 있습니다. LLM 인공지능에 주제와 브랜드 가이드라인, 타겟 정보를 제공하여 새로운 콘텐츠도 생성이 가능합니다. 또한 문장 수정이나 요약에도 활용할 수 있는데요. 이는 더 가독성 좋은 콘텐츠를 만드는 데 도움을 줍니다.

엘리스에서 제공하는 콘텐츠 생성 AI 서비스 역시 사용자의 콘텐츠 생성을 돕는 LLM 인공지능인데요. 이를 활용해 학습 자료 기반의 퀴즈를 자동으로 생성하고, 학습 자료의 컨텍스트도 다듬으며 효율적인 콘텐츠 제작 및 관리를 도와줍니다.


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5. 스마트한 업무 자동화

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<출처> Unsplash

대규모 언어 모델을 활용하여 정보 추출, 분류, 생성을 통해 업무 자동화를 실현할 수 있습니다. 맥킨지에 따르면, 생성형 AI와 기술을 통해 최대 70%까지의 업무 할당 시간을 자동화할 수 있다고 합니다. 이는 반복적인 업무를 자동화하고, 우선순위 분류, 데이터 입력, 요약 등의 번거로운 작업을 쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, 업스테이지의 Layout Analyzer를 활용하면, 문서 요소의 검출과 문단 간의 관계 인식이 가능한데요. 이를 통해 문서의 구조와 내용을 분석하고 필요한 정보를 추출하여 데이터베이스에 정리할 수 있습니다. 또한 비즈니스 데이터의 검색과 추출을 자동화하여 인사이트를 쉽게 도출할 수 있습니다.


LLM 도입 시 고려사항


1. 도입 가능성과 필요성 확인하기

생성형 AI와 대규모 언어 모델의 도입이 정말 효과적인 방식인지 고민해야 합니다. 예를 들어, 고객의 리뷰를 바탕으로 제품 개발 전략을 세우려는 A 기업이 있습니다. 이들은 리뷰 감정 분석을 통해 인사이트를 도출하려고 합니다. 이 경우에는 새로운 LLM 인공지능보다 이미 개발되어 있는 기계학습 모델을 도입하는 것이 더 효과적입니다. 반면, 고객 문의에 대응하기 위해 매번 사람이 직접 답변을 작성하고 있는 B 기업이 챗봇 서비스를 도입하려고 한다면, 인공지능이 제대로 활용될 수 있습니다. 이와 같이 어떤 상황에서 필요한 것인지 면밀히 확인하고 가능성과 필요성을 판단해야 합니다.


2. 기술 도입의 목적 결정하기

LLM을 적재적소에 활용하고 싶다면, 먼저 명확한 비즈니스 목표를 정의해야 합니다. 해결하려고 하는 과제가 무엇인지, 비즈니스 목표를 달성하기 위한 수단이 맞는지 평가가 필요합니다.

예를 들어, 생성형 AI와 대규모 언어 모델은 기존 프로세스를 간소화하거나 데이터에서 인사이트를 추출, 새로운 아이디어를 생성하는 데에 적합한 모델입니다. 도입하고자 하는 목적이 기업용 AI의 이점과 부합하는지 확인해 보아야 합니다.


3. 위험성과 이점 고려하기

기업용 AI, 대규모 언어 모델 도입에는 리소스와 투자가 필요합니다. 따라서 이를 통해 얻을 수 있는 이점과 기대치만큼 결과물이 나오지 않았을 때의 위험성을 계산해 보아야 합니다. 비현실적인 목표를 설정하진 않았는지 점검해 보시는 것을 추천드립니다.

지금까지 기업용 LLM을 도입해야 하는 이유를 알아보았습니다. LLM을 활용하여 방대한 데이터를 기반으로 질문에 답하거나 자료를 요약하는 등 다양한 작업에 활용할 수 있는데요. 이를 통해 기업의 업무 프로세스를 최적화하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

우리 기업에 맞는 LLM을 도입하기 위해 고민하는 분들이 많으실 것 같은데요. 엘리스에서도 기업용 LLM 구축을 도와주는 서비스를 제공하고 있으니, 기업용 LLM을 도입하여 우리 기업에 맞는 생성 AI를 구축하고, 적극적으로 AI를 활용하고 싶다면 엘리스에서 컨설팅을 받아보시는 것을 추천해 드립니다.


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