향상된 비즈니스 감각이 기업들이 “생성 AI”로 알려진 텍스트와 이미지 데이터를 생성하는 AI 기술을 구현함에 따라 전술적 우위를 찾는 가운데 부상하고 있습니다. 기업들에게 가장 흥미로운 전망 가운데 하나는 공개 대형 언어 모델(LLMs)에서 사용자 정의된, 개인적으로 운영되는 LLMs로의 이동입니다.
공개 LLMs는 일반적으로 사용 가능한 데이터를 통해 교육되지만, 기업들이 이러한 모델을 사용할 때 세 가지 주요 우려 사항에 직면합니다. 첫째, LLMs에 제출된 데이터가 종종 제삼자 서버를 통해 전달되기 때문에 데이터 개인 정보 침해의 위험이 있습니다. 기업은 민감한 회사 정보나 식별 가능한 개인 데이터를 활용할 때 주의를 기울여야 합니다. 둘째로, LLMs의 투명성은 의문스러울 수 있으며, 의사 결정 과정이 불분명한 ‘블랙 박스’ 성격으로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 마지막으로, LLM의 응답 정확성은 주로 교육 데이터셋의 품질에 크게 의존하기 때문에 데이터 일관성과 오도 및 편향 가능성에 대한 우려가 있습니다.
이러한 도전 속에서 일부 기업들은 제한을 부과하거나 사용을 금지하기도 합니다. SAP의 CTO인 Jürgen Müller은 LLM의 유효성을 인정하지만 최신 회사별 정보에 액세스할 수 없는 경우 비즈니스에 효과적으로 적용하는 것이 어렵다고 지적합니다.
기업들은 공개 모델과 관련된 위험을 극복하기 위해 자사의 사설 LLMs을 개발하는 방향으로 점점 더 끌리고 있습니다. 이러한 사용자 정의 모델을 독점 데이터와 결합함으로써 기업들은 응답 정확성을 최적화하고 LLM의 안전한 배치를 보장할 수 있습니다. PricewaterhouseCoopers(PwC)가 그러한 혁신의 예로 들 수 있는데, 그들이 세무 AI 어시스턴트 도구를 법적 텍스트, 사례 연구 및 PwC의 지적 재산에 기초해 사용자 정의하였습니다. 세무법 변경 사항을 반영하도록 데이터를 정기적으로 업데이트함으로써, PwC의 사설 LLM은 공개 LLMs 대비 세무 분야에서 더 정확하고 투명하며 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.
비즈니스에서의 사설 대형 언어 모델(Private LLMs)
사설 대형 언어 모델 (LLMs)의 부상은 원래의 기사에 상세히 기술되지 않은 다양한 관련 요인과 고려사항을 가져오고 있습니다. 이 주제를 보완하는 사실들은 다음과 같습니다:
– 사설 LLM을 비즈니스 인프라에 통합하기 위해서는 컴퓨터 자원에 대한 상당한 투자와 기계 학습 전문 지식이 필요합니다.
– 사설 LMM을 효과적으로 교육하기 위해서는 고품질, 대용량, 다양한 데이터에 액세스해야 하는데, 특히 민감한 또는 전문 분야에서는 이것이 도전이 될 수 있습니다.
– 사용자 정의 LLM은 특정 시장 수요와 고객 선호도에 맞춘 통찰력과 자동화를 생성하여 기업에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
– 사설 LLM은 사내 데이터로 교육됨으로써 일반적인 특성을 가진 공개 모델보다 전문화된 작업에서 뛰어난 성능을 제공할 수 있습니다.
– 사설 LLM이 최신 언어 트렌드, 규제 변화 및 산업 개발에 적응하도록 지속적인 모니터링과 업데이트가 필수적입니다.
주요 질문과 답변:
– 사설 LLM을 구현하는 데 관련된 도전과제는 무엇인가요?
기업들이 사설 LLM을 채택할 때 주로 마주치는 주요 도전 과제로는 기술, 데이터 획득, 컴퓨팅 자원 및 숙련된 인력에 대한 투자가 있습니다.
– 사설 LLM이 편향과 오도 문제를 어떻게 해결하나요?
사설 LLM은 기업이 선발한 특정 데이터셋으로 교육되기 때문에 품질 통제와 편향 완화에 더 많은 여지가 있어, 이를 통해 오도를 줄일 수 있습니다.
– 사설 LLM을 개발하는 데 어떠한 위험이 있나요?
높은 비용, 회사 특정 데이터에 과적합할 가능성 및 모델이 효과적으로 유지되기 위해 지속적인 유지보수가 필요한 부분 등이 위험으로 생각됩니다.
주요 도전이나 논란:
– 작업 자동화에 대한 AI와 LLM의 윤리적 함의로 인한 일자리 전환 가능성에 대한 문제.
– 민감한 데이터를 기반으로 모델을 교육할 때의 개인 정보 보호와 혁신의 균형 유지.
– 주의 깊게 점검하지 않으면 AI 모델에서 편견을 도입하고 부풀릴 수 있는 편향 문제에 대한 대처와 예방.
장단점:
장점:
– 비즈니스 특수 요구 사항과 작업에 맞게 LLM을 맞춤화할 수 있음.
– 사내 정보 유지를 통한 데이터 보안 강화.
– 운영을 간소화하고 새로운 서비스 제공을 생성하거나 기존 서비스 개선 가능.
단점:
– 사설 LLM 개발 및 유지에 대한 초기 비용이 더 큼.
– 모델의 업데이트와 관련된 복잡성.
– 다양한 외부 데이터에 제한적인 접근으로 인한 편향 또는 제한된 이해 범위.
관련 링크:
대형 언어 모델과 인공 지능에 대한 자세한 정보를 얻으려면 이러한 주요 도메인을 방문해 보세요:
– 비즈니스에서 AI 개발 및 사용: IBM AI
– AI 기술의 혁신과 최신 동향: DeepMind
– AI 및 관련 기술에 대한 일반 정보: OpenAI
– AI에 대한 비즈니스 통찰력 및 분석: McKinsey & Company
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