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[현장] "美·中은 무단 크롤링, 우리는 정공법"…업스테이지, 글로벌 AI 정조준

"미국과 중국의 프론티어 인공지능(AI) 랩들이 무단 크롤링으로 데이터를 확보할 때 우리는 역차별이라 느껴질 만큼 합법적이고 투명한 방식으로 데이터를 수집해왔습니다. 이러한 제약에도 실사용 사례를 통해 검증된 우리 '워크 인텔리전스'를 바탕으로 인류의 업무 효율성을 5배, 10배, 나아가 100배까지 끌어올리며 새로운 세상을 열겠습니다." 김성훈 업스테이지 대표는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 기자 간담회에서 향후 비전에 대해 이같이 밝혔다. '미래의 일을 위한 워크 인텔리전스'를 주제로 열린 이번 행사는 자사의 기술 스택과 국내외 도입 사례, 글로벌 확장 전략 등을 종합적으로 공개하는 자리였다. 행사에는 업스테이지 일본법인 대표를 포함한 주요 경영진이 참여해 향후 해외 시장 공략 전략도 함께 발표했다. 이날 업스테이지는 문서 추출 엔진 '도큐먼트 파스', 경량화 거대언어모델(LLM) '솔라', 문서 특화 멀티모달 모델 '솔라 도크VLM'을 중심으로 한 워크플로우 자동화 기술을 대거 공개했다. 국내에서는 KB금융, 한컴, 로앤컴퍼니 등의 실제 도입 사례를 소개했고 일본·동남아·북미 등에서 진행 중인 개념검증(PoC)과 수출 성과를 통해 글로벌 확장의 구체적 로드맵도 제시했다. 문서 기반 업무 자동화 기술 공개…"AI로 리포트 작성부터 의사결정까지" 김 대표는 업스테이지가 자체 개발한 문서 처리 엔진 '도큐먼트 파스'를 시작으로 기술 경쟁력을 설명했다. 이 솔루션은 이미지나 PDF 기반 문서에서 핵심 데이터를 추출한 뒤 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 HTML 형태로 정교하게 구조화한다. '도큐먼트 파스'는 표, 차트, 2단 편집 등 사람이 보기 편하게 구성된 비정형 문서를 LLM이 처리할 수 있도록 정제해 주는 데 특히 강점을 보인다. 실제로 이 기술은 허깅페이스 벤치마크에서 아마존웹서비스(AWS), 구글, 메타 등 글로벌 솔루션을 제치고 정확도 97.02점으로 1위를 기록했으며 처리 속도 또한 세계 최고 수준으로 평가받았다. 문서를 정교하게 구조화하는 기술 외에도 업스테이지는 자체 언어모델 '솔라(Solar)'를 통해 텍스트 기반 업무의 자동화까지 전방위로 대응하고 있다. 회사는 그래픽 처리장치(GPU) 한 장만으로도 고성능을 내는 소형 언어모델(sLM)을 개발하는 것을 목표로, 모델 경량화와 정밀도 간 균형에 집중하고 있다. '솔라' 시리즈는 고정밀 문서 분석, 보고서 요약, 질의응답 등 워크플로우 전반에서 핵심 역할을 수행한다. 지난해 공개된 '솔라 프리뷰'는 허깅페이스에 등록된 약 90만 개 LLM 중 트렌딩 3위에 오르며 기술력을 입증했다. '솔라 프로 1.3'은 국내 언론사들로부터 수급한 대량의 기사 데이터를 학습해 한국어 해석 성능을 크게 끌어올렸다. 차기 모델은 오는 6월 출시 예정인 '솔라 프로 1.5'다. 파라미터 수는 기존 22억 패러미터에서 31억 패러미터로 확장됐지만 여전히 GPU 한 장으로 구동 가능한 경량 구조를 유지하고 있다. 김 대표는 "우리는 '솔라'를 지속적으로 업데이트하는 동시에 오픈AI 'o 시리즈'나 딥시크 'R1'과 유사한 '사고의 연쇄(CoT)' 추론 기능도 개발 중"이라며 "고차원적 해석과 판단이 요구되는 산업 현장에 LLM을 실질적으로 투입할 수 있는 기반을 마련하기 위한 기초 작업"이라고 설명했다. 이에 더해 업스테이지는 문서 이해와 언어 처리 기술을 단일 파이프라인으로 연결해 '워크 인텔리전스' 완성도를 끌어올리고 있다. 이날 공개된 '솔라 도크VLM'은 이러한 통합 전략을 대표하는 기술이다. 기존 멀티모달 모델이 일반 이미지에는 강하지만 문서 인식에는 한계가 있는 반면 이 모델은 문서 전용 인코더를 탑재해 100페이지 이상 분량도 안정적으로 처리한다. 요약, 질의응답, 보고서 작성까지 한 번에 수행하는 단일 파이프라인을 구현한 것이 특징이다. 데이터 확보 방식에서도 업스테이지는 차별화를 꾀하고 있다. 김 대표는 "오픈AI와 같은 프론티어 기업들이 무단 크롤링 방식으로 데이터를 확보하고 있다"며 "이 가운데 우리는 쿠오라(Quora)와 같은 글로벌 파트너와의 계약을 통해 거의 불공정 거래 급으로 투명하게 데이터를 수집하고 있다"고 설명했다. 이어 "대선 이후에는 정부 차원에서 데이터 계약과 보상에 대한 새로운 거버넌스가 마련되기를 기대한다"고 밝혔다. 기술력이 곧 매출로 연결되기 시작했다는 점도 주목할 만하다. 업스테이지는 법률 분야에서 로앤컴퍼니와는 판례·조문 검색에 특화된 AI 검색 엔진을 구축했고 한컴의 '한컴 어시스턴트'에는 문서 초안·요약 기능을, 보험사들에는 수술 자동 판단·지급 심사로 이어지는 자동화 파이프라인을 공급하며 실적을 쌓았다. 이들 성과를 포함해 1년 간 누적 계약액은 250억원을 넘겼으며 이는 지난해 대비 다섯 배 증가한 수치다. 재무 적자와 향후 자금 조달 계획에 대한 기자의 질문에는 "현재의 적자는 대부분 GPU 등 고성능 인프라에 대한 선제적 투자 때문"이라며 "멀티모달 모델과 '솔라 프로 1.5' 등 신제품 개발이 완료되면 운영비용은 급격히 줄어들 것"이라고 답했다. 이어 "글로벌 주요 기업들과의 논의도 활발히 진행 중이며 조만간 긍정적인 투자 소식을 전할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 맞춤형 LLM 통해 日 조준, 동남아·북미로 확장 가속 이날 행사에서는 업스테이지의 해외 진출 전략, 특히 일본 시장 공략 역시 집중 조명됐다. 마츠시타 히로유키 업스테이지 재팬 지사장은 일본 내 전략과 비전을 직접 발표했다. 그는 AWS 시니어 매니저 출신으로, 지난달 일본 도쿄에서 개소식을 열고 업스테이지 일본 법인을 공식 출범시킨 인물이다. 마츠시타 지사장은 "세계 수준의 기술력과 팀 문화, 글로벌과 로컬을 모두 이해하는 전략이 있어 회사에 합류했다"며 "일본 기업들이 미국 빅테크의 기술력은 인정하면서도 현지화된 솔루션을 함께 구축하는 어려움을 겪을 때 우리는 작지만 강력한 모델로 이 간극을 충분히 메울 수 있다"고 강조했다. 일본 AI 시장은 오는 2030년까지 20억 달러(한화 약 2조8천억원) 규모로 성장할 전망이다. 특히 전체 AI 지출 중 94%가 모델이 아닌 솔루션·애플리케이션 영역에 집중될 것으로 분석된다. 이에 따라 회사는 단순한 모델 판매가 아니라 각 기업의 목적과 니즈에 맞춘 솔루션을 제공하는 '빌더-퍼스트' 전략을 취하고 있다. 기술적 차별화도 이어졌다. 업스테이지는 최근 일본 스타트업 카라쿠리와 공동으로 일본어 최적화 경량 LLM '신(Syn)'을 개발했다. 이 모델은 14억 패라미터급 소형 구조임에도 불구하고 금융·의료·제조 등 주요 산업 벤치마크에서 높은 정확도를 기록했다. 사업 측면에서는 지역 IT기업 퓨식(Fusic)과도 전략적 파트너십을 체결했다. 퓨식은 규슈 지역을 기반으로 고객 네트워크와 도메인 전문성을 보유하고 있다. 업스테이지는 이들과 함께 10건 이상의 개념검증(PoC)를 동시다발적으로 진행 중이며 기술 트레이닝 프로그램도 함께 운영하고 있다. 교육 콘텐츠 및 문서 AI 등 핵심 기술 역시 일본 시장에 맞춰 현지화 작업이 진행 중이다. 유통 전략에서도 다층적 접근을 택했다. 클라우드 사업자 및 유통사와는 총판 계약을 체결했고 컨설팅·시스템통합(SI) 파트너사와는 공동 영업을 전개해 세일즈 파이프라인을 확장하고 있다. 마츠시타 지사장은 "교육, PoC, 고도화된 솔루션 도입까지 일본 내에서 지속 가능한 AI 생태계를 직접 구축하겠다"며 "실제 매출 인식은 올해 하반기부터 본격화될 것"이라고 설명했다. 일본 외 지역에서도 업스테이지의 '소버린 AI' 구축 사업은 빠르게 확장되고 있다. 김성훈 대표는 "태국 IT기업 JTS에 공급한 태국어 LLM이 최종 낙점돼 인수인계를 마쳤다"며 "중국계 '타이쿤2' 모델과의 경쟁 끝에 최고 성능으로 인정받은 첫 수출 사례"라고 밝혔다. 이어 "이 프로젝트를 계기로 말레이시아, 베트남, 몽골, 터키 등지에서도 유사 요청이 들어오고 있다"고 설명했다. 북미 시장 공략도 이미 시작됐다. 현재 업스테이지는 S&P500 소속 대형 보험사 세 곳과 도큐먼트 품질검증(QA) 기반의 정보 추출 워크플로우 도입을 협의 중이다. 또 미국 최대 규모의 텔레헬스 기업과는 환자 진료 기록 자동 요약 솔루션 개발을 논의하고 있으며 대형 헬스케어 클리닉과는 수십 년간 축적된 의료 기록을 디지털로 전환하는 작업을 함께 검토 중이다. 김성훈 업스테이지 대표는 행사를 마치며 "우리는 단순히 모델을 공급하는 기업이 아니라 글로벌 시장에서 신뢰받는 디지털 전환 파트너가 되겠다"며 "이를 통해서 일의 미래를 완전히 재설계해 새로운 세상을 여는데 기여하겠다"고 강조했다.

2025.04.16 14:52조이환

투비유니콘, NIPA 바우처 공급자로 선정…"원하는 기업에 AI솔루션 제공"

투비유니콘(대표 윤진욱)은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2025년 AI 바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 투비유니콘은 공공기관 및 산업군에 따라 수요맞춤형으로 소형언어모델(sLLM)을 구축한 후 서비스용 AI 솔루션을 공급할 계획이다. AI 바우처 지원사업은 AI 솔루션을 보유한 공급기업과 AI 도입을 원하는 중소·벤처·중견기업을 연결시켜주는 프로그램이다. 수요 기업 초기 비용 부담을 낮추고, 국내 AI 기술을 확산하자는 취지로 만들어졌다. 수요 기업에서는 최대 2억 원 상당의 바우처를 활용해 AI 솔루션 공급업체 제품이나 서비스를 도입하면 된다. 투비유니콘은 한국어를 기반으로 특정 도메인 비즈니스 응용 서비스가 가능한 파운데이션 모델(TBU-LLM)을 보유 중이다. 윤진욱 대표는 "이 모델을 위해 우리나라 중등교육과정 수준의 교과목별 다양한 지식 데이터에 문화체육관광부 국립국어원 언어정보나눔터와 위키피디아 등 7개 공개 데이터를 학습시켰다"며 "데이터 정제 및 증강과정을 거쳐 한국어에 특화된 국내 몇 안되는 원천기술"이라고 말했다. 윤 대표는 "'TBU-LLM'에 수요기관 특정 도메인 데이터와 실시간 획득 정보를 추가 학습시킨 후 사용자 프롬프트를 통해 창의적인 사고를 실현시킬 경우 분야별 전문가 수준의 답변이 가능하다"고 설명했다. 수요기관이나 기업은 'TBU-LLM'을 활용할 경우 특화된 sLLM으로 온프레미스(기업자체 데이터센터) AI를 구현할 수 있다. 또 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션을 개발, 고객들에게 맞춤형 서비스도 제공할 수 있게 된다. 윤진욱 대표는 “AI 바우처 사업을 통해 보다 많은 공공기관 및 기업이 AI 기술을 도입하고, 이를 통해 업무 혁신과 디지털 전환을 가속할 수 있도록 적극 지원할 것" 이라고 말했다. 한편 AI 바우처 지원사업을 통해 자체 sLLM 구축을 희망하는 기관과 기업들은 투비유니콘의 홈페이지(www.tobeunicirn.kr)에서 상담 및 신청하면 된다.

2025.03.05 17:35박희범

디노티시아, 파인더스와 '보험 AI' 공동 개발 협력 체결

인공지능(AI) 전문기업 디노티시아는 보험 설계사 비교 플랫폼 '보인다'를 운영하는 파인더스와 보험 AI 솔루션 공동 개발을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 25일 밝혔다. 파인더스는 2019년 설립된 국내 유일 인슈어테크 AI 스타트업으로, 보험 설계사 비교 플랫폼 '보인다'와 초개인화 'AI 설계사'를 운영하며, 보험 판매 시장에서 디지털 전환 혁신을 주도하고 있다. 이번 협약을 통해 디노티시아와 파인더스 양사는 ▲SLLM(경량 대형 언어 모델), ▲RAG (검색 증강 생성 기술)을 적용해 보험 데이터 분석의 정확성과 활용성을 극대화하고, 최적화된 AI 모델을 통해 보험 유통 및 판매 데이터를 기반으로 보험사의 리스크 평가 및 계약 심사 과정의 운영 효율성을 극대화하는 데 집중할 예정이다. 디노티시아의 '디엔에이(DNA: Dnotitia AI)' 파운데이션 모델은 Meta의 Llama 아키텍처를 기반으로 설계된 한국어 특화 AI 모델로, 한국 시장과 소비자의 언어적 특성과 보험 상품 구조에 최적화된 AI 서비스를 제공할 수 있도록 설계됐다. 특히 대규모 언어 모델의 한국어 평가 데이터인 KMMLU 벤치마크에서 최고 성능을 기록하며 한국어 이해 및 생성에서 우수성을 입증했다. 이를 바탕으로, 보험 관련 정보 제공의 정확도를 높이고, 소비자 맞춤형 보험 상품 추천과 고객 상담 서비스의 품질을 향상시켜 사용자 만족을 극대화할 것으로 기대된다. 또한 디엔에이 모델은 보험 관련 정보를 보다 정교하게 이해하고 활용할 수 있도록 지원해, 보험사의 리스크 평가 및 상품 추천의 정확도를 높이고 운영 효율성을 극대화하는 데 기여한다. 기존 대형 언어 모델 (LLM)은 높은 연산 비용과 자원 소모 문제를 수반하지만, 디엔에이 모델은 최적화된 경량 구조를 통해 동등한 AI 성능을 제공하면서도 연산 비용을 절감할 수 있어, 보험사가 보다 효과적으로 AI를 도입하고 활용할 수 있도록 돕는다. 정무경 디노티시아 대표는 “LLM 기반 AI 서비스가 본격적으로 우리 일상에 자리 잡고 있으며, 그 중에서도 보험 산업은 AI가 중요한 역할을 할 수 있는 분야 중 하나”라며 “보험은 일반 소비자들이 이해하기 어렵고, 잘못된 선택을 하기 쉬운 영역이다. 디노티시아는 LLM 기반 기술을 활용하여 보험 산업을 비롯한 다양한 분야의 전문 기업들과 협력하고, AI가 실질적인 가치를 제공할 수 있도록 지속적으로 확장해 나가겠다”고 밝혔다. 윤상일 파인더스 대표는 “보험 산업에서 AI 활용 사례가 점차 확장되는 만큼, 보험 판매시장에서 신뢰도와 소비자의 편의성을 높이는 것이 무엇보다 중요해졌다”며 “디노티시아와의 협업을 통해 'AI 설계사' 서비스를 고도화해, 보험에 대한 부정적인 인식을 개선하고 소비자가 신뢰할 수 있게 보험 판매시장을 디지털 전환하는 데 힘쓰겠다”고 말했다. 디노티시아와 파인더스는 이번 협약을 계기로 보험 산업 내 AI 기술 적용 범위를 점진적으로 확장하며, 지속적인 모델 개선을 통해 'AI 설계사' 서비스의 혁신을 실현할 계획이다.

2025.02.25 09:02장경윤

마이크로소프트 AI 부사장, 오픈AI 합류한다

마이크로소프트의 인공지능(AI) 핵심인력이 오픈AI에 합류한다. 15일 로이터에 따르면 세바스티앙 뷔벡 마이크로소프트 생성 AI 연구 부사장이 마이크로소프트에서 오픈AI로 이직해 일반인공지능(AGI) 개발에 주력할 예정이다. 뷔벡은 마이크로소프트에서 소형 거대언어모델인 '파이(Phi)' 연구를 주도했으며 이 모델은 기존 거대언어모델(LLM)보다 더 작은 규모로도 높은 성능을 낼 수 있다는 평가를 받고 있다. 그의 공동 연구자들은 마이크로소프트에 남아 해당 모델을 계속 개발할 계획이다. 이번 이동은 최근 오픈AI에서 발생한 일련의 인사 변화들과 맞물려 주목받고 있다. 지난 9월에는 오픈AI 최고기술책임자(CTO)였던 미라 무라티도 퇴사한 바 있다. 마이크로소프트는 뷔벡이 오픈AI로 자리를 옮겼지만 양사 간 협력 관계는 지속될 것이라고 밝혔다. 마이크로소프트는 오픈AI의 주요 투자자로서 긴밀한 관계를 유지하고 있다. 업계 관계자는 "오픈소스가 아닌 폐쇄형 연구를 진행하는 회사 간에서는 인력 이동이 아이디어의 확산에 도움될 수 있다"며 "AI 기술 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 생각한다"고 말했다.

2024.10.15 09:06조이환

리턴제로, '로직Kor' 리더보드 sLLM 파트서 1위

음성인식 AI 스타트업 리턴제로(대표 이참솔)가 한국어 언어모델의 다분야 사고력을 측정하는 '로직Kor' 리더보드에서 sLLM(경량화된 거대언어모델) 가운데 1위를 달성했다고 2일 밝혔다. 매개변수(파라미터) 9B의 모델 크기를 갖는 리턴제로 LLM은 지난 31일 로직Kor에서 총점 8.67점을 기록, 매개변수 13B이하인 sLLM 모델 중 최고 성능을 보여 신기록을 달성했다. 이는 직전 최고기록인 8.21점을 웃도는 수치다. 로직Kor은 오픈AI·앤스로픽 등 글로벌 빅테크와 국내 기업들이 모두 참여하는 한국어 언어모델 벤치마크로, LLM의 한국어 추론·수학·글쓰기·코딩·이해 등 6개 요소를 측정한다. 특히 리턴제로 LLM은 '이해' 능력 파트에서 두각을 드러냈다. 리턴제로 LLM 이해 능력은 10점을 기록하며, 동일 크기의 LLM은 물론 모든 크기의 매개변수를 가진 LLM을 모두 통틀어 가장 높은 점수를 나타냈다. 추론 능력에서도 미스트랄 AI, 오픈AI 등 글로벌 빅테크 외에는 처음으로 최상위권인 9점대를 기록했다. 또 리턴제로 LLM은 짧은 기간 내에 높은 수준의 성능을 구현했다. 이번에 선보인 리턴제로의 LLM 모델은 한 달 정도의 신규 파운데이션 모델 파인튜닝 기간을 거쳐 탄생했음에도, 로직Kor 리더보드의 성능 평가에서 높은 점수를 받았다. 최근 업무에 AI를 도입하는 기업이 빠르게 늘어나면서, AI 모델을 빠르게 파인튜닝하는 역량의 중요성이 높아지고 있는 추세다. 리턴제로 팀이 선보인 매개변수가 13B 이하인 sLLM은 현재 AI를 도입하려는 기업들 사이에서 가장 인기가 많은 크기로 꼽힌다. 방대한 매개변수와 데이터를 필요로 하는 기존의 LLM은 천문학적인 비용 탓에 기업 입장에서는 부담스럽지만, sLLM은 적은 매개변수에도 고도화를 통해 성능을 높이고 비용 부담은 줄일 수 있다. 특히 최근 들어 온디바이스 AI에 대한 관심도가 높아지면서 경량화된 sLLM에 대한 수요는 더욱 커지는 모양새다. 리턴제로는 음성인식 AI 스타트업으로 고객관리를 돕는 AI컨택센터(AICC) 플랫폼 구축부터 모바일음성뱅킹, AI콜센터 상담사 등 다양한 핵심 서비스를 제공하고 있다. 실제로 리턴제로는 신한금융그룹의 공통 AICC 모델 구축에 필요한 STT 솔루션을 제공하는 등 전사적인 AX를 가속화하고 있다. 특히 1시간 분량의 유튜브 동영상을 3.5초 만에 정확하게 텍스트로 변환이 가능한 속도와 정확성을 갖춘 음성인식 기술을 보유하고 있다. 이참솔 리턴제로 대표는 "리턴제로 LLM이 더욱 매개변수가 많은 일부 모델보다도 우수한 성능을 보여주면서 리턴제로의 기술 역량을 증명한 것 같아 기쁘다"며 "앞으로도 리턴제로의 노하우를 접목해 글로벌 빅테크와 견주어도 손색없는 최고 수준의 기술을 선보일 것"이라고 말했다.

2024.08.02 18:05백봉삼

"AI 기능 내 맘대로"…SK C&C, 기업 맞춤 'sLLM' DIY 시대 연다

SK C&C가 기업들이 다양한 파운데이션 모델을 자유롭게 조합한 '소형거대언어모델(sLLM)'을 통해 맞춤형 AI 서비스를 셀프 구현하는 시대를 연다. SK C&C는 기업들이 손쉽고 빠르게 맞춤형 sLLM을 구현할 수 있도록 지원하는 플랫폼인 '솔루어 엘엘엠옵스(Solur LLMOps)'를 제공한다고 20일 밝혔다. sLLM은 챗GPT, 하이퍼클로바X, 제미나이 등 LLM(거대언어모델)에 비해 소형이지만 특정 영역에 특화된 학습이 가능하다. 컴퓨팅 자원도 훨씬 적게 소모해 개발 비용을 줄이고 보안을 강화할 수 있어 sLLM을 활용하면 기업 전용 AI 서비스를 효율적으로 구축할 수 있다. SK C&C는 금융, 제조, 통신, 서비스 등 다양한 산업 분야에서 여러 고객들과 함께 수행해 온 생성형 AI 서비스 구축 운영 과정에서 축적한 생성형 AI 파운데이션 모델 적용 방안과 기업 데이터 결합 및 학습 노하우, 기업 맞춤 sLLM 구현 전 과정을 '솔루어 엘엘엠옵스'에 담아냈다. 파운데이션 모델은 정형∙비정형 데이터를 학습해 언어 이해, 텍스트 및 이미지 생성, 자연어 대화와 같은 다양한 AI 작업 수행을 지원한다. '솔루어 엘엘엠옵스'는 먼저 다양한 외부 파운데이션 모델을 조합하고 활용할 수 있도록 지원한다. 오픈AI 챗GPT, 네이버클라우드 하이퍼클로바X와 같은 상용 LLM 뿐만 아니라 오픈소스 LLM으로 만들어진 다양한 파운데이션 모델도 활용할 수 있다. 기업 AI특성에 맞는 sLLM을 구축하기 위해 필요한 파운데이션 모델을 추천해 주고 선택·조합·활용하는 과정을 지원한다. 특히 기업 업무에 맞춘 ▲데이터 수집 및 전처리 ▲자동 학습데이터 생성 ▲외부 파운데이션 모델을 활용한 학습 ▲sLLM 생성 및 테스트 등 과정 전반에 하이퍼오토메이션(초자동화)을 적용해 기업 맞춤 sLLM 구축 과정에서 효율성을 혁신적으로 높이고 비용도 절감시켜 준다. 실제로 '솔루어 엘엘엠옵스'는 기업이 보유한 데이터 수집과 동시에 비정형 데이터를 전처리해 학습용 데이터로 자동 생성한다. 이후 선택된 외부 생성형 AI 파운데이션 모델을 활용해 빠르게 학습을 진행하고 기업 업무 목적에 맞는 sLLM을 완성한다. 또 서버리스(Serverless) 학습 자원 관리를 통해 제한된 리소스를 최적화할 수 있는 아키텍쳐를 제공한다. '솔루어 엘엘엠옵스'는 AI가 오답을 생성하는 할루시네이션(Hallucination, 환각) 현상 제거와 sLLM 테스트 기능도 제공한다. 데이터 전처리, 모델 생성, 평가, 활용 각 단계에서 할루시네이션을 처리하는 AI 자동화 도구를 제공해 비전문가도 안심하고 sLLM을 만들 수 있다. 또 '솔루어 엘엘엠옵스' 채팅창에선 간단한 질문으로 완성도 테스트를 수행할 수 있고 테스트에 필요한 질문도 자동으로 제공한다. 이 외에도 '솔루어 엘엘엠옵스'는 기업 업무 환경에 딱 맞는 빠른 sLLM 모델 생성 및 신뢰도 확보를 위한 사용자 친화적 환경(UI)과 경험(UX)을 제공한다. 사용자는 웹 화면에서 데이터를 선택 후 간편한 드래그 앤 드랍(Drag & Drop) 방식으로 데이터 정제부터 모델 튜닝 및 테스트까지 작업을 반복 수행할 수 있다. 다수 데이터 처리는 물론 다수 파운데이션 모델을 활용한 동시 병렬 학습도 마우스 조작만으로 간단하게 진행할 수 있다. 이를 통해 기업 현장에서 실무자가 본인 업무에 맞춰 필요한 sLLM을 손쉽게 만들고 다양한 업무에 활용할 수 있게 된다. SK C&C 차지원 G.AI그룹장은 "솔루어 엘엘엠옵스에 담긴 주요 기능들은 금융사를 비롯해 SK 관계사 생성형 AI 구축 프로젝트에 적용돼 있다"며 "이를 시작으로 국내 산업 전반에 걸친 기업 맞춤형 sLLM 확산을 위해 적극 노력하겠다"고 말했다.

2024.05.20 10:36장유미

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