대형 언어 모델(LLM)은 빠르게 다양한 산업 분야에서 판도를 바꾸는 존재로 자리매김하고 있으며, 기업이 운영을 간소화하고, 효율성을 높이며 혁신을 추진할 수 있는 전례 없는 기회를 제공하고 있습니다. OpenAI의 GPT-4부터 Meta의 Llama, Anthropic의 Claude와 같은 강력한 LLM 플랫폼은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 그러나 이러한 모델의 힘을 최대한 활용하려면 기업은 LLM을 워크플로에 원활하게 통합하는 신중한 전략을 개발해야 합니다.
MIT 슬론 경영 대학원의 실무 교수인 Rama Ramakrishnan은 LLM이 기업이 전례 없는 속도로 애플리케이션을 구축할 수 있는 혁신적인 기술이라고 믿습니다. 최근 웨비나에서 Ramakrishnan은 기업이 이러한 기성 LLM을 활용하여 다양한 작업과 비즈니스 사용 사례를 처리할 수 있는 세 가지 다른 접근 방식을 간략하게 설명했습니다. 바로 프롬프팅, 검색 증강 생성(RAG), 그리고 지침 미세 조정입니다.
1. 프롬프트: LLM의 힘을 발휘하다
프롬프트는 LLM 활용의 가장 직접적이고 접근하기 쉬운 형태이며, 모델에 간단히 질문이나 지침을 제시하고 생성된 응답을 받는 것을 포함합니다. 이 방법은 추가적인 전문 교육이나 분야 전문 지식 없이도 상식과 일상 지식을 사용하여 성공적으로 완료할 수 있는 작업에 특히 적합합니다.
Ramakrishnan은 프롬프트가 특정 유형의 분류 작업에 특히 효과적이라고 강조합니다. 예를 들어 전자 상거래 회사는 LLM을 활용하여 웹 사이트에 게시된 제품 리뷰에 대한 고객의 의견을 분석할 수 있습니다. 리뷰를 LLM에 제공하고 잠재적인 결함이나 인기 없는 기능을 식별하도록 프롬프트를 제공함으로써 회사는 제품 개발 결정을 알리고 고객 만족도를 개선하는 데 도움이 되는 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 프로세스는 리뷰를 수동으로 표시하고 분류할 필요성을 없애 시간을 절약하고 리소스를 절약합니다.
부동산 분야에서 프롬프트는 부동산 설명을 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 부동산 중개인은 LLM에 주요 기능과 눈에 띄는 특징을 제공하고 몇 초 안에 잠재적인 구매자나 임차인을 유치할 매력적이고 설득력 있는 설명을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 글쓰기에 많은 시간을 할애하는 대신 고객과의 관계 구축과 거래 완료에 집중할 수 있습니다.
금융 산업에서 프롬프트는 시장 동향을 분석하고 투자 보고서를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 금융 분석가는 LLM에 관련 데이터와 시장 정보를 입력하고 패턴을 식별하고, 예측하고, 통찰력 있는 보고서를 생성하도록 프롬프트를 제공할 수 있습니다. 이는 분석가가 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내리고 최신 시장 개발 정보를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.
프롬프트가 강력한 기술이기는 하지만 기업은 그 한계를 이해해야 합니다. 작업에 고도로 전문화된 지식이나 최신 정보가 필요한 경우 프롬프트가 정확하고 관련성 높은 결과를 제공하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 이러한 경우 RAG 및 지침 미세 조정과 같은 보다 고급 기술을 사용할 수 있습니다.
2. 검색 증강 생성(RAG): 관련 데이터를 사용하여 LLM 개선
검색 증강 생성(RAG)은 LLM에 명확한 지침이나 질문과 함께 관련 데이터 또는 추가 정보를 제공하는 보다 고급 기술입니다. 이 방법은 LLM이 최신 정보 또는 독점 지식에 액세스해야 하는 작업에 특히 유용합니다.
예를 들어 소매업체는 RAG를 사용하여 제품 반품 정책에 대한 질문에 정확하게 답할 수 있는 고객 서비스 챗봇을 구축할 수 있습니다. 회사 반품 정책 문서를 사용하여 챗봇을 훈련함으로써 소매업체는 고객이 정확하고 최신 정보를 받도록 보장하여 고객 만족도를 개선하고 지원 비용을 절감할 수 있습니다.
RAG의 핵심은 기존의 엔터프라이즈 검색 엔진 또는 정보 검색 기술을 활용하여 대량의 문서에서 관련 콘텐츠를 찾는 기능입니다. 이를 통해 기업은 방대한 내부 지식 기반을 활용하고 LLM에 작업을 완료하는 데 필요한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.
의료 서비스 제공업체는 RAG를 사용하여 의사가 진단 및 치료 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. LLM에 환자 병력, 검사 결과 및 의학 연구 논문을 제공함으로써 의사는 가장 적절한 치료 옵션을 결정하는 데 도움이 되는 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 환자 치료 결과를 개선하고 의료 오류를 줄일 수 있습니다.
법률 회사는 RAG를 사용하여 변호사가 연구를 수행하고 요약서를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. LLM에 관련 판례법, 규정 및 법률 기사를 제공함으로써 변호사는 소송을 뒷받침하는 데 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. 이는 변호사의 시간과 노력을 절약하고 사건의 다른 중요한 측면에 집중할 수 있도록 합니다.
프롬프트와 RAG를 최대한 활용하기 위해 기업은 직원이 프롬프트 엔지니어링 기술을 개발하도록 도와야 합니다. 효과적인 방법 중 하나는 사용자가 LLM에 “단계별로 생각하라”고 지시하는 “사고 사슬” 프롬프트입니다. 이 방법은 LLM이 복잡한 작업을 분해하고 체계적인 방식으로 추론하도록 장려하므로 더 정확한 결과를 생성하는 경향이 있습니다.
Ramakrishnan은 LLM이 제공하는 답변이 실제로 우리가 필요한 것인지 확인하기 위해 프롬프트 엔지니어링에 주의해야 한다고 강조합니다. 프롬프트를 신중하게 작성하고 관련 컨텍스트를 제공함으로써 기업은 LLM이 제공하는 결과의 정확성과 관련성을 극대화할 수 있습니다.
3. 지침 미세 조정: 특정 요구 사항을 충족하도록 LLM 맞춤 설정
지침 미세 조정은 애플리케이션별 질문-답변 예제를 사용하여 LLM을 추가로 훈련하는 보다 고급 기술입니다. 이 방법은 의료 기록이나 법률 문서 분석과 같이 분야별 용어와 지식이 관련되거나 쉽게 설명하기 어려운 작업에 특히 유용합니다.
프롬프트 및 RAG와 달리 지침 미세 조정은 모델 자체를 수정하는 것을 포함합니다. 애플리케이션별 데이터를 사용하여 LLM을 훈련함으로써 기업은 특정 분야에서 LLM의 정확성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어 의료 진단을 지원하는 챗봇을 구축하려는 조직은 수백 개의 질문-답변 예제를 컴파일하여 LLM에 제공해야 합니다. 환자 사례 세부 정보가 포함된 쿼리는 가능한 진단에 대한 세부 정보가 포함된 의학적으로 합리적인 답변과 쌍을 이룹니다. 이 정보는 LLM을 추가로 훈련하고 의료 질문에 대한 정확한 답변을 제공할 가능성을 높입니다.
금융 기관은 지침 미세 조정을 사용하여 사기 탐지 시스템의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 사기 거래 및 비사기 거래에 대한 과거 데이터를 사용하여 LLM을 훈련함으로써 기관은 사기 활동을 식별하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 기관은 재정적 손실을 줄이고 고객을 사기로부터 보호할 수 있습니다.
제조 회사는 지침 미세 조정을 사용하여 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 생산 프로세스에 대한 데이터를 사용하여 LLM을 훈련함으로써 회사는 비효율성을 식별하고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 회사는 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다.
지침 미세 조정은 강력한 기술이기는 하지만 시간이 많이 걸릴 수도 있습니다. 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터를 만들기 위해 일부 회사는 LLM을 사용하여 데이터 자체를 생성하도록 선택할 수 있습니다. 이 프로세스를 합성 데이터 생성이라고 하며 지침 미세 조정과 관련된 비용과 노력을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
LLM에 대한 올바른 방법 찾기
조직이 LLM 및 생성적 AI 애플리케이션을 더 깊이 탐구함에 따라 이러한 방법 중에서 선택할 필요는 없으며, 사용 사례에 따라 다양한 방식으로 조합하여 채택해야 합니다.
Ramakrishnan은 "프롬프트는 작업량 측면에서 가장 쉽고, 그 다음은 RAG, 그리고 지침 미세 조정입니다. 투입되는 작업량이 많을수록 수익도 더 커집니다."라고 믿습니다.
기업은 요구 사항을 신중하게 평가하고 가장 적절한 LLM 방법 또는 방법 조합을 선택함으로써 이러한 강력한 기술의 잠재력을 최대한 활용하고 혁신, 효율성 향상 및 의사 결정 개선을 추진할 수 있습니다. LLM이 계속 발전함에 따라 기업은 최신 개발 정보를 최신 상태로 유지하고 새로운 기술을 실험하여 이러한 획기적인 기술의 이점을 최대한 활용해야 합니다.