비즈니스 전용 맞춤형 LLM 제작소

LLM 공방

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LLM을 활용하여 비즈니스를 발전시키고 싶은데,
기술, 시간, 비용적인 장벽 때문에 망설이고 계신가요?
그래서 DeepNatural에서 LLM 공방을 오픈했습니다!

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DeepNatural LLM 공방에서는
비즈니스 맞춤형 LLM을 위한 원스톱 솔루션을 제공합니다!

학습 데이터 구축부터 파인튜닝, 성능 평가에 이르기까지.
그리고 노코드로 LLM 어플리케이션을 만들고 운영할 수 있습니다.

2024년 데이터 바우처로 최대 5천 4백만원
AI 바우처를 활용해 최대 2억원까지 지원받으며,

비즈니스를 한 단계 업그레이드할 기회를 잡으세요.
LLM 공방에서 모든 것이 가능합니다!

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  1. 프리미엄 학습 데이터

  1. 프리미엄 학습 데이터

파인튜닝은 사전 훈련된 LLM을 특정 도메인이나 작업에 맞게 추가적으로 훈련시키는 과정입니다. 이 과정은 모델이 특정 업무에 더 적합하게 작동하도록 하여, 비즈니스의 고유한 요구 사항과 데이터에 맞춤화된 결과를 제공할 수 있도록 합니다.

LLM 파인튜닝 과정에서는 목적에 맞게 프리미엄 학습 데이터를 기획하고 구축하는 역량이 가장 중요합니다.

DeepNatural은 2019년부터 더 똑똑한 인공지능을 위한 사람지능 플랫폼 "레이블러"를 개발하며, LLM의 성능을 최고로 끌어올리는 프리미엄 언어 데이터 구축 기법을 발전시켜 왔습니다.

  1. 맞춤형 LLM 제작

  1. 맞춤형 LLM 제작

프리미엄 학습 데이터가 준비되면 사전 학습된 LLM을 파인튜닝하여 퍼포먼스를 최대한 끌어올립니다.

비즈니스 목적과 LLM 적용 시나리오에 따라 상업적으로 이용 가능한 Mixtral-8x7b, Starling-7B 등의 오픈소스 모델을 파인튜닝하여 Private LLM을 제작하거나, Open AI GPT-3.5와 같은 독점 모델을 파인튜닝 할 수 있습니다.

파인튜닝은 한번에 완료되지 않습니다. 섬세하게 구축된 학습 데이터로, 여러 모델을, 다양한 조합의 하이퍼 파라미터와 프롬프트를 적용하여 실시하게 됩니다. 파인튜닝을 통해 LLM 성능은 큰 차이를 보이기 때문에 기술력, 노하우, 장인정신 모두 필요합니다.

Q. LLM 파인튜닝은 왜 필요할까요?

Q. LLM 파인튜닝은 왜 필요할까요?

LLM(언어 모델)을 파인튜닝하는 이유는 모델을 특정 작업이나 응용 프로그램에 맞게 조정하여, 기본적인 프롬프트 입력만으로는 얻을 수 없는 성능을 개선하기 위함입니다. 이 과정은 모델이 더 대표적인 작업 데이터셋으로 학습하게 하여, 한 번의 프롬프트에 담을 수 있는 것보다 많은 예시를 처리할 수 있게 하고, 토큰 사용량을 줄이며, 응답 시간을 단축시킵니다.

파인튜닝의 장점은 다음과 같습니다:

성능 개선

더 많고 구체적인 데이터셋으로 학습함으로써, 파인튜닝된 모델은 특정 용도에 더 정확하고 고품질의 결과를 제공할 수 있습니다.

효율성 증가

모델이 이미 특정 작업을 이해하고 있기 때문에, 프롬프트가 더 짧아져 토큰 사용량이 줄어들고 응답 시간이 빨라집니다. 이는 비용 절감과 시스템의 효율성 향상을 의미합니다.

맞춤 설정

파인튜닝을 통해 모델의 응답 방식, 스타일, 어조 등을 특정 요구사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

확장 가능성

더 큰 데이터셋으로 학습할 수 있기 때문에, 파인튜닝은 모델이 더 복잡하거나 다양한 작업에 적응할 수 있게 해줍니다.

결론적으로, 파인튜닝은 모델을 특정 요구에 맞게 맞춤 설정하여 성능을 크게 향상시키기 위해 사용됩니다. 이를 통해 모델은 더 효과적이고, 효율적이며, 맞춤형 응용 프로그램에 더 잘 적응할 수 있습니다.

Q. 파인튜닝 과정에서 중요한 점은?

Q. 파인튜닝 과정에서 중요한 점은?

LLM을 파인튜닝할 때 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:

학습 데이터 설계 및 구축

파인튜닝의 성공은 대부분 학습 데이터의 질과 관련성에 달려 있습니다. 목적에 맞는 데이터를 설계하고 구축하는 능력은 파인튜닝된 모델이 원하는 작업을 얼마나 잘 수행할 수 있는지를 결정짓습니다. 이는 특정 작업이나 문제에 대한 모델의 이해도와 성능을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.

따라서, 데이터셋은 다양한 사례를 포함하고, 목표로 하는 작업에 대해 충분히 대표적이어야 합니다. 또한, 모델이 잘못된 패턴을 학습하지 않도록 데이터의 품질 관리에도 신경을 써야 합니다.

높은 성능을 자랑하는 최신 오픈소스 LLM 활용

상업적 용도로 사용할 수 있는 다양한 오픈소스 LLM들이 지속적으로 연구되고 개발되어 공개되고 있습니다. 이러한 최신 오픈소스 LLM들을 파인튜닝하는 경험은 현재 기업의 목적과 상황에 가장 적합한 모델을 개발하는 데 매우 중요합니다. 새로운 모델들은 각기 다른 아키텍처와 학습 데이터셋을 사용하기 때문에, 특정 작업에 대해 서로 다른 성능을 발휘할 수 있습니다.

따라서, 이러한 다양한 모델들을 실험해보고, 각각의 장단점을 이해함으로써, 기업의 특정 요구사항에 가장 잘 부합하는 모델을 찾아낼 수 있습니다. 이 과정에서, 기업은 현재 시장에서 사용 가능한 최신 기술을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고, 업무의 효율성과 성능을 최적화할 수 있습니다.

성능 비교 및 평가

파인튜닝된 LLM의 성능을 명확하게 비교하고 평가하는 것은 최적의 모델을 선택하는 데 있어 결정적입니다. 이를 위해, 객관적이고 일관된 평가 기준을 마련하고, 다양한 모델을 동일한 기준으로 평가해야 합니다.

성능 평가는 정량적인 지표 뿐만 아니라, 실제 사용 사례에서의 효율성, 반응 속도, 비용 효율성 등을 포함해야 합니다. 이러한 평가를 통해 각 모델의 성능을 객관적으로 비교하고, 가장 적합한 모델을 선정할 수 있습니다.

  1. LLM 성능 평가 제공

  1. LLM 성능 평가 제공

맞춤형 LLM을 개발하는 과정에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 성능 평가 방법이 필수적입니다. 다양한 기본 모델, 학습 데이터, 프롬프트, 그리고 하이퍼파라미터 설정을 조합하여 만들어진 여러 LLM 버전 중에서 실제로 가장 우수한 성능을 보이는 모델을 선별하여 실제 환경에 적용할 수 있기 때문입니다.

DeepNatural LLM 공방에서는 비즈니스에 특화된 벤치마크 데이터셋을 활용한 객관적 절대 평가와, 사용자의 실제 사용 경험을 토대로 한 주관적 비교 평가를 결합하여 믿을 수 있는 성능 평가 체계를 구축하고 있습니다.

이런 성능 평가 지표는 연구 개발 뿐만 아니라 마케팅 전략을 수립하는 데에도 큰 도움이 됩니다.

  1. No-Code LLM 어플리케이션 제작

  1. No-Code LLM 어플리케이션 제작

LLM을 만드는 것만큼 중요한 것은 그것을 제품과 서비스에 통합하고, 안정적으로 배포 및 관리하는 과정입니다. DeepNatural LLMOps는 LLM 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 도구 LangNode를 제공하여, 코드 작성 없이도 LLM 기반의 애플리케이션을 개발할 수 있게 합니다.

LangNode에 LLM을 등록하고 나면, 개발자, 기획자, 프롬프트 엔지니어가 함께 협력하여 비즈니스 요구에 맞는 LLM 애플리케이션을 설계하고, 테스트하며, 신속하게 배포할 수 있습니다. 또한, LLM의 성능을 극대화하기 위해 우수한 프롬프트 엔지니어링이 필수적입니다.

DeepNatural LLMOps는 이 모든 과정을 노코드 방식으로 지원하여 LLM 애플리케이션의 개발, 테스트, 배포, 운영을 원활하게 할 수 있도록 돕습니다.

Q. 노코드 LLM 어플리케이션 개발 과정은?

Q. 노코드 LLM 어플리케이션 개발 과정은?

DeepNatural LLMOps 기반으로 노코드 LLM 어플리케이션을 개발하는 과정은 다음과 같습니다.

제작된 기업 맞춤형 LLM 등록

파인튜닝된 LLM이 DeepNatural LLMOps에 등록됩니다. 등록된 LLM은 나 뿐만 아니라 우리 팀에 소속된 멤버들과 함께 공유하여 활용할 수 있습니다.

LangNode에서 LLM 로드

등록된 LLM을 LangNode에서 드래그-앤-드랍 방식으로 손쉽게 추가하여 활용할 수 있습니다. 직관적인 GUI를 통해 매우 쉽게 LLM 어플리케이션 개발을 코딩 없이 시작할 수 있습니다. Max Token, Temperature 와 같은 파라미터를 코딩 스킬이 없는 기획자와 프롬프트 엔지니어도 개발자 도움 없이 쉽게 조정할 수 있습니다.

LLM 어플리케이션 설계

LLM을 비즈니스에 적용하기 위해서는 LLM을 다양한 컴포넌트들과 연동하는 것이 필요합니다. LangNode는 Vector Database, RDB, File Loader 등의 컴포넌트들을 지원하고 있어 LLM 어플리케이션을 노코드로 개발하기에 충분합니다. 필요한 경우에는 커스텀 노드를 추가하여 활용하는 것도 가능합니다. 커스텀 노드는 데이터 & 머신러닝에서 대표적으로 사용되는 파이썬 코드를 입력할 수 있어 자유도가 높습니다.

프롬프트 엔지니어링

LLM에게 지시사항과 맥락 정보를 적절히 전달해야 우리가 원하는 목표를 달성할 수 있습니다. LangNode에서 제공하는 프롬프트 템플릿을 통해 동료들과 협업하며 프롬프트 엔지니어링 효과적으로 할 수 있습니다.

라이브 테스트

제작된 LLM 어플리케이션은 바로 배포하여 테스트 해볼 수 있습니다. 테스트를 위한 채팅 인터페이스를 제공하여 매우 편리합니다. 테스트를 해보고 LLM 파이프라인을 조정하거나 프롬프트 템플릿을 개선하는 반복 과정을 통해 효율적인 LLM 어플리케이션 개발이 가능합니다.

배포 및 운영

테스트까지 마친 LLM 어플리케이션은 DeepNatural LLOps 위에서 바로 배포할 수 있습니다. 복잡한 LLM 운영 기술과 백엔드 엔지니어가 없어도 됩니다. DeepNatural LLMOps를 월간 구독하면 엔지니어 채용 없이 비용을 대폭 절약하고 사용한 만큼만 지불할 수 있습니다. 또한, 노코드로 제작된 LLM 어플레이션은 유지보수도 매우 쉬운 장점이 있습니다.

스타트업 ∙ 소상공인 ∙ 중소기업 이라면
비용을 대폭 지원 받아
LLM 공방을 이용할 수 있습니다!

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데이터 바우처

최대 5천 4백만원 지원

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K-Data 한국데이터산업진흥원

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2024년 4월 2일 (화) 18:00 접수 마감

AI 바우처

최대 2억원 지원

NIPA 정보통신산업진흥원

수요기업 모집공고 바로가기 →

2024년 3월 20일 (수) 15:00 접수 마감

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