<인사이트> 대규모 언어 모델(LLM)의 현재와 미래

안녕하세요. 카카오클라우드 입니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나로, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 놀라운 성과를 이루어내고 있으며, 이런 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. LLM의 부상은 주로 두 가지 핵심 요소에 의해 촉진되었는데, 인터넷과 디지털화의 발전으로 많은 양의 텍스트 데이터가 생성되면서 LLM이 학습할 수 있는 충분한 데이터셋이 확보되었고, GPU와 TPU와 같은 고성능 컴퓨팅 자원의 발전으로 이러한 모델의 학습시간이 단축되고, 더욱 복잡한 구조를 가진 모델들이 현실화될 수 있었습니다. 이러한 발전은 다양한 산업의 혁신을 견인했고, 덕분에 LLM의 활용 가능성..

<인사이트> AI, 어떻게 진화할 것인가?

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. AI의 발전 방향과 미래 활용 전망을 심도 있게 분석한 딜로이트의 2025년 3월 보고서 "AI, 어떻게 진화할 것인가?"의 주요 내용을 소개드립니다. 보고서는 대형언어모델(LLM)의 한계에 대해 언급하면서, 향후 AI의 발전은 소형언어모델(SLM), 멀티모달 모델, 에이전틱 AI 세 가지 축으로 이루어질 것이라고 예측하고 있습니다. 1. 현재(Now): LLM의 한계와 과제LLM의 현황 : 많은 기업들이 LLM을 적극적으로 활용하거나 도입을 고려하고 있지만, 대부분은 기존 대형 AI 기업의 모델에 의존.데이터의 중요성: LLM의 성능은 데이터의 질에 크게 좌우되며, 데이터 수집, 정제, 라벨링에 대한 투자가 증가 추세.: 잘못된 데이터로 인한 저품질의 결과가 초래될 수..

<지식 사전> 폐쇄형 VS 개방형 LLM 비교 - 기업 도입 시 어떤 점을 고려해야 할까?

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)의 급속한 발전 속에서 LLM(Large Language Model)은 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 통해 학습된 자연어 처리 모델로 자동 번역, 텍스트 생성, 질의응답 시스템 등 다양한 업무에 활용됩니다.   이러한 LLM은 크게 ‘폐쇄형(Closed)’과 ‘개방형(Open)’ 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 폐쇄형과 개방형이 어떻게 구분되는지 알아보고, 기업 도입 시 두 모델의 특징과 기술적 요구사항 등에 대해 자세히 소개해 드리겠습니다. 1. 기업 도입 시 폐쇄형 LLM과 개방형 LLM은 어떤 차이가 있는가?1) 서비스 전략 및 라이선스 정책 결정기업이 LLM을 활용하려 할 때, 폐쇄..

<지식 사전> 기업 AI 모델의 최적화 전략 선택하기 - 파인튜닝 VS 프롬프트 엔지니어링

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. ChatGPT나 Claude와 같은 LLM을 기업에서 실제로 활용하려고 할 때 가장 먼저 마주치는 고민이 있습니다. "모델을 새로 학습시켜야 할까? 아니면 프롬프트만 잘 작성해도 충분할까?" 하는 것입니다. 이는 단순히 기술적인 선택을 넘어 비용, 시간, 인력 등 다양한 자원의 투자와 직결되는 중요한 의사결정입니다. 오늘은 이런 고민을 하고 계신 분들을 위해 AI 모델 최적화의 두 가지 주요 방식인 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링에 대해 활용 시나리오를 바탕으로 자세히 알아보겠습니다. 1. 기업이 직면하는 AI 모델 활용의 현실많은 기업들이 생성형 AI를 도입하면서 비슷한 고민을 하고 있습니다. OpenAI나 Anthropic의 API를 사용하면 손쉽게 AI 기능을 구현할..

<지식 사전> 임베딩(Embedding)이란? LLM에서의 역할과 응용

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 LLM의 발전과 함께 임베딩(Embedding)이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 등의 데이터를 벡터 공간에 표현하는 기술로 LLM의 성능과 활용에 핵심적인 역할을 합니다. 오늘은 임베딩의 기본 개념부터 응용 사례까지 알아보겠습니다. 1. 임베딩의 기본 개념과 발전 과정임베딩은 복잡한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자의 나열(벡터)로 변환하는 기술입니다. 우리 인간은 "강아지"라는 단어를 보면 귀엽고, 털이 있고, 짖는 동물이라는 것을 자연스럽게 이해합니다. 하지만 컴퓨터는 이런 직관적인 이해가 불가능합니다. 대신 "강아지"라는 개념을 [-0.123, 0.456, 0.789, ...]와 같은 일련의 숫자들로 표현하는데 이것이 바로 임베..

<지식 사전> 프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)의 모든 것 - 개념부터 고급 활용 기법까지

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. ChatGPT를 비롯한 생성형 AI가 비즈니스 현장에 빠르게 도입되면서 이를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 기술들이 주목받고 있습니다. 그중에서도 프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)은 LLM의 능력을 극대화하는 핵심 기술로 떠올랐습니다. 오늘은 프롬프트 체이닝의 기본 개념부터 활용 기법까지 알아보겠습니다. 1. 프롬프트 체이닝의 개념과 발전 과정프롬프트 체이닝은 복잡한 작업을 여러 단계로 분할하여 순차적으로 처리하는 고급 프롬프트 엔지니어링 기법입니다. 이는 단순히 여러 프롬프트를 연결하는 것을 넘어 각 단계의 출력이 다음 단계의 맥락으로 자연스럽게 이어지도록 하는 정교한 설계를 필요로 합니다. 이 기술의 기원은 2021년 GPT-3의 등장 이후로 거슬러 올..