소형 언어 모델 (SLM)의 장점
소형 언어 모델 (SLM)은 높은 활용성으로 유명합니다. 이 모델들은 로컬 환경이나 오프라인에서도 실행될 수 있어, 사용자에게 데이터 통제권을 부여하고 프라이버시를 보장합니다.
로컬/오프라인 실행의 이점
- 데이터 보안: 민감한 데이터가 클라우드로 전송될 필요가 없어 보안이 강화됩니다.
- 인터넷 독립성: 인터넷 연결에 구애받지 않고 언제든지 SLM을 활용할 수 있습니다.
- 지연 감소: 네트워크 대기 시간이 없기에 SLM의 응답 속도가 향상될 수 있습니다.
대규모 언어 모델 (LLM)은 두 가지 주요 사용 사례로 분류될 수 있습니다.
- 개인용: ChatGPT, HuggingChat, Cohere Coral, NVIDIA Chat 등은 개인 사용자를 위한 제품입니다. 이러한 도구는 다양한 목적으로 LLM과 직접 상호 작용할 수 있도록 합니다.
- 생성형 애플리케이션 (GenApps): 복잡한 애플리케이션은 LLM을 기반으로 합니다. 여기에서는 대화형 사용자 인터페이스 외에도 LLM 오케스트레이션 및 자율 에이전트와 같은 기능을 볼 수 있습니다.
호스팅된 LLM 서비스에 의존하면 구조적 복잡성과 종속성이라는 복잡성이 발생합니다. LLM과 유사한 기능을 오프라인 환경에서 배포하고 동시에 모델 크기를 애플리케이션의 정확한 요구 사항에 맞추려는 요구가 증가하고 있습니다.
NVIDIA는 획기적인 데모 앱으로 이 문제를 해결합니다. 사용자는 GPT LLM을 문서, 메모, 비디오 등 개인 콘텐츠에 연결하여 개인화할 수 있습니다. 검색 증강 생성 (RAG), TensorRT-LLM 및 RTX 가속의 조합이 이 기술을 가능하게 합니다. 사용자는 맞춤형 챗봇과 상호 작용하여 빠르고 맥락적으로 적절한 응답을 얻을 수 있습니다. 가장 중요한 것은 Windows RTX PC 또는 워크스테이션에서 로컬로 배포되므로 사용자는 향상된 속도와 데이터 보안을 경험한다는 것입니다.
NVIDIA 접근 방식의 주요 장점:
- 오프라인 기능: 인터넷 연결에 대한 의존성을 없애 네트워크 제한 시나리오에서도 사용 사례를 개방합니다.
- 데이터 개인 정보 보호: 민감한 정보는 로컬로 보호되어 클라우드 기반 서비스와 관련된 위험을 완화합니다.
- 성능: 저지연 응답은 현지화된 처리 덕분에 사용자 경험을 향상시킵니다.
- 맞춤화: 개인 또는 애플리케이션의 특정 요구 사항에 맞춰 LLM의 지식 기반을 조정합니다.
NVIDIA 솔루션의 주요 기능:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): 검색 결과를 활용하여 더욱 정확하고 관련성 있는 응답을 생성합니다.
- TensorRT-LLM: LLM 추론을 위한 최적화된 엔진으로 빠른 성능을 제공합니다.
- RTX 가속: GPU 가속을 사용하여 LLM 추론 속도를 더욱 향상시킵니다.
잠재적인 응용 분야:
- 고객 서비스: 챗봇을 통해 개인화되고 효율적인 고객 지원을 제공합니다.
- 교육: 맞춤형 학습 자료 및 평가를 제공합니다.
- 의료: 환자 진단 및 치료 계획을 개선합니다.
- 엔터테인먼트: 몰입형 스토리텔링 및 게임 경험을 만듭니다.
대화형 AI: 핵심 요소와 SLM의 역할
1. 개요
이미지에 나온 대로 대화형 AI는 5가지 핵심 요소로 구성됩니다. 기존 NLU 엔진은 SLM과 함께 사용될 수 있습니다. 챗봇이 등장하면서부터 우리는 신뢰할 수 있고, 간결하며, 일관성 있고, 저렴한 NLG 기능을 꿈꿔왔습니다. 여기에 기본적인 내장 논리와 상식적인 추론 능력이 더해집니다.
2. SLM과 NLG
대화 컨텍스트와 상태를 관리하는 유연한 방법과 NLU보다 더 지식 집약적인 솔루션을 추가하면 SLM이 완벽하게 맞는 것처럼 보입니다.
SLM은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 일관성 및 유창성: SLM은 자연스럽고 문법적으로 정확하며 맥락적으로 적절한 표현으로 텍스트를 생성하는 탁월한 능력을 갖추고 있습니다. 이는 종종 경직된 템플릿 기반 방식의 응답을 능가합니다.
- 상식 지식: 대규모 데이터 세트를 기반으로 구축된 SLM은 종종 사실적이고 현실 세계에 대한 지식을 유지하여 응답을 더욱 유익하고 현실적으로 만듭니다.
- 맥락적 이해: SLM은 대화 과정에서 정보를 전달하는 데 능숙하여 반복적인 상호 작용을 줄이고 더 매력적인 상호 작용을 만듭니다.
3. SLM과 지식
SLM은 NLG 그 이상의 기능을 제공합니다. SLM의 언어 이해 능력은 지식 중심 솔루션을 만드는 데 사용될 수 있으며, 이는 기존 NLU 접근 방식을 뛰어넘는 이해를 제공할 수 있습니다.
SML 기반 챗봇 사용 사례
챗봇 과제: 적절한 LLM 모델 활용
최근에는 참조 데이터를 활용하여 맥락 학습을 강화하는 LLM이 일반적으로 사용됩니다. 하지만 챗봇은 검색 증강 및 제한된 LLM 기능에 의존하기 때문에, SML만으로도 충분할까요?
SML을 구현하면 추론 지연, 토큰 사용 비용, 모델 드리프트, 데이터 개인 정보 보호 문제 및 LLM API 속도 제한 등 기업이 직면하는 5가지 주요 문제를 해결할 수 있습니다. SML은 차세대 NLU 엔진으로 볼 수 있습니다.
SML 기반 챗봇
- 효율성: SML은 더 낮은 추론 지연(더 빠른 응답)과 감소된 토큰 사용 비용을 제공하여 더 가볍고 경제적인 챗봇을 만듭니다.
- 맞춤화: SML은 챗봇의 특정 영역 및 사용 사례에 맞게 미세 조정될 수 있어 대규모 범용 LLM에서 발생하는 모델 드리프트를 방지합니다.
- 데이터 보안: SML은 클라우드 기반 외부 LLM API와 관련된 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위해 로컬 또는 개인 환경에서 실행될 수 있습니다.
- 독립성: SML은 챗봇을 LLM API와 관련된 토큰 제한 및 잠재적인 다운타임의 제약으로부터 해방합니다.
검색 증강 챗봇을 향상시키는 SML
SML이 검색 증강 챗봇을 어떻게 강화하는지 살펴보겠습니다.
- 사용자 쿼리: 사용자가 챗봇에 쿼리를 제출합니다.
- 검색: 내부 지식 기반 또는 문서에서 관련 정보 조각이 검색됩니다.
- SML as 차세대 NLU: 기존 NLU가 특정 의도/엔터티를 추출하는 것과 달리 SML은 쿼리와 검색 결과를 전체적으로 처리하여 사용자의 요구를 더 깊이 이해합니다.
- 응답 생성: 검색된 데이터와 개선된 이해로 강화된 SML은 자연스럽고 포괄적인 응답을 만듭니다.
사용 사례 예시: 기술 지원 챗봇
기술 지원 챗봇을 예시로 들어 보겠습니다.
- 문제점: 기존 챗봇은 견고한 의사 결정 트리나 키워드 매칭에 의존하여 뉘앙스가 있거나 새로운 질문이 발생할 때 종종 실패합니다.
- SML 솔루션: 회사의 지원 문서 및 이전 로그에 대해 교육을 받은 SML은 검색된 참조 자료에 대해 맥락적으로 쿼리를 해석합니다. 단순히 키워드를 일치시키는 것이 아니라 특정 문제 해결 가이드나 매뉴얼의 정확한 섹션에 대한 링크를 생성합니다.
SML 챗봇의 이점
- 정확성: 고품질의 첫 번째 연락 응답을 제공하여 인간 에이전트의 에스컬레이션 필요성을 줄입니다.
- 일관성: 고정된 템플릿 응답을 피하고 고유한 표현과 변형을 처리합니다.
- 사용자 만족도: 챗봇의 이해도가 높아져 고객 만족도가 향상됩니다.
- 비용 절감: 단순한 쿼리에 대한 인간 에이전트에 대한 의존도를 낮춥니다.
SML 챗봇의 활용 분야
SML 기반 챗봇은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
- 전자 상거래: 제품 추천, 주문 추적, 환불 처리
- 교육: 맞춤형 학습 자료 및 평가 제공, 학습 격차 해소
- 고객 서비스: 주문 및 배송 업데이트 제공, 제품 정보 제공, 불만 해결
Microsoft Phi-2: 소형 언어 모델의 놀라운 힘
- 소개: Phi-2는 27억 개의 파라미터를 갖춘 소형 언어 모델 (SLM)입니다. 기존 Phi-1.5 모델과 유사한 데이터셋을 기반으로 학습되었으며, 합성 NLP 텍스트와 필터링된 웹사이트를 추가로 활용했습니다.
- 특징: 파라미터 수가 상대적으로 적음에도 불구하고, 상식, 언어 이해, 논리적 추론 등에서 최첨단에 가까운 성능을 보여줍니다.
- Microsoft의 목표: Microsoft는 독성 감소, 편향 이해, 통제력 개선과 같은 안전성 문제를 해결하기 위한 오픈소스 모델로 Phi-2를 개발했습니다.
- SML의 이점: Phi-2와 같은 SLM은 대규모 언어 모델(LLM)에 비해 요구되는 계산 자원이 적고 비용 효율적이므로 제한적이거나 특정 도메인의 작업에 유용한 대안이 될 수 있습니다.
- 실험 방법: Phi-2는 로컬 환경에서 직접 실행하거나 노트북을 통해 사용하여 다양한 실험을 할 수 있습니다. Phi-2 모델 카드는 HuggingFace에서 제공되니 참고해보세요.
LM Studio: 로컬에서 사용 가능한 유용한 언어 모델 도구
- 비용: LM Studio는 개인적인 사용은 무료이지만 비즈니스 목적으로 사용할 때는 라이선스가 필요합니다.
- 인터페이스: 제공된 이미지를 보면 이해하기 쉬운 그래픽 인터페이스로 설계되어 있습니다:
- 모델 검색: 상단 검색창에서 ‘phi-2’와 같은 특정 모델명으로 검색 가능.
- 모델 선택: 왼쪽 패널에서 사용하고자 하는 모델 선택.
- 다운로드: 원하는 모델에 맞는 파일을 다운로드 받을 수 있는 부분.
LM Studio의 특징 및 장점
- 이용 용이성: 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 다양한 언어 모델에 손쉽게 접근하고 모델 파일을 다운로드 받을 수 있습니다.
- 로컬 실행: 인터넷 연결이 되지 않은 환경에서도 언어 모델 활용이 가능합니다. 데이터 보안에 유용합니다.
- 커스터마이징: 특정 요구에 맞게 언어 모델을 직접 미세 조정 (fine-tuning)하거나 사용자가 만든 모델을 추가할 수 있습니다.
추가 고려 사항
- 하드웨어 요구 사항: 언어 모델, 특히 대규모 언어 모델의 경우 상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 로컬 머신이 성능이 충분한지 확인해보세요.
- 지원되는 모델: Hugging Face 등의 커뮤니티와 연동되어 다양한 언어 모델을 사용할 수 있지만, 모든 모델이 지원되는 것은 아닙니다.
- 제한 사항: 사용 가능한 기능에 대해 무료 버전과 유료 버전의 차이를 확인해보세요.
