파운데이션 모델이란? 정의, LLM 선택 시 고려해야 할 것, 벤치마킹 툴

생성형 AI를 구동하는 핵심 요소인 파운데이션 모델(Foundation Model, FM)이 빠르게 진화하면서, 올바른 모델을 선택하는 일은 점점 더 복잡하고 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 LLM을 위한 파운데이션 모델을 효과적으로 선택하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

파운데이션 모델의 정의

파운데이션 모델은 생성형 AI의 한 형태로 멀티모달 기능을 통합하여 LLM을 확장합니다. 이에 따라 LLM보다 적은 데이터를 기반으로 다재다능한 기능을 수행할 수 있습니다. 고품질 파운데이션 모델은 반드시 가장 크거나 가장 범용적인 모델은 아닙니다. 중요한 것은 해당 모델이 기업의 비즈니스 목적, 사용 사례, 리소스와 얼마나 잘 맞는가입니다. 이때 체계적이고 공식적인 LLM 평가 프로세스를 도입하면 의사 결정의 질을 높이고 비용을 절감하며, 전반적인 성과를 최적화할 수 있습니다.

어떤 파운데이션 모델을 선택해야 하는가?

LLM(대규모 언어 모델) 도입에서 어려운 과제 중 하나는 비즈니스에 적합한 파운데이션 모델을 전략적으로 선택하는 것입니다. 이 결정은 사용자 경험, 유지 관리, 수익성 등 핵심 요소에 직결되며, 단순한 기술 선택을 넘어 사업 성과에까지 영향을 미칩니다. 따라서 올바른 모델을 선택하기 위해서는 복잡한 환경을 고려한 다양한 요소에 대한 종합적인 평가가 필요합니다.

• 모델 크기와 기능성: 대규모의 모델은 향상된 기능을 제공하지만, 작은 모델은 더욱 전문적인 사용 사례에 적합합니다.
• 성능 및 사용자 정의 가능성: 모델을 파인튜닝하거나 특정 요구에 맞게 조정할 수 있는 유연성은 고성능 구현에 필수적입니다.
• 윤리적 고려 사항: 편향이나 유해한 출력을 방지할 수 있는 안전장치가 내장된 모델은 비즈니스 리스크를 줄이는 데 효과적입니다.

예를 들어, 의류 및 생활용품 쇼핑몰에 쇼핑 도우미 챗봇을 도입하는 경우, 모델의 크기와 범위는 해당 도메인과 일치해야 하며, 고객의 질문에 정확하고 자연스럽게 대응하려면 맞춤화된 파인튜닝이 필요합니다. 또한 브랜드 신뢰를 해치는 잘못된 정보나 편향된 응답을 방지하기 위해서는 윤리적 안정성도 반드시 고려되어야 합니다.

파운데이션 모델 선택 방법

적절한 기초 모델을 선택하는 일은 프로젝트의 확장 가능성, 비용 효율성, 유연성, 그리고 장기적인 성공에 직접적인 영향을 미칩니다. 이에 따라 인터넷 데이터 센터(Internet Data Center, IDC)는 적절한 파운데이션 모델을 선택할 수 있도록 다음과 같은 4단계 접근 방식을 권장합니다.

1. 생성형 AI 사용 사례 정의하기
2. 적합한 파운데이션 모델 후보 선정하기
3. 체계적인 평가 및 테스트 수행하기
4. 모델을 지속적으로 개선하고 운영에 통합하기

이러한 접근은 모델 투자 수익을 극대화하고, 급변하는 기술 환경에 적응하며, 조직의 전략 및 운영과 유기적으로 연결됩니다.

올바른 파운데이션 모델 선택을 위한 벤치마킹 툴

위와 같은 방법을 따르더라도 기업에 딱 맞는 파운데이션 모델을 선택하는 것은 결코 간단한 일이 아닙니다. 이를 위해 Appen은 선택 실패의 리스크를 줄이고, 기업이 빠르게 시장에 진입할 수 있도록 돕는 전문 벤치마킹 툴을 제공합니다. 이 툴은 일반적인 평가 기준은 물론, 특정 기업 환경에 맞춘 맞춤형 평가 지표를 제공합니다.

Appen 벤치마킹 툴의 특징

• 민족, 성별, 언어 등 인구통계학적 요소를 기반으로 다양한 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.
• 구성 가능한 대시보드를 통해 원하는 세팅에서 모델을 빠르게 비교할 수 있습니다.
• 맞춤형 템플릿을 활용해 프로젝트 세팅을 자동화하여 시간을 절약할 수 있습니다.
• 유용성, 정직성, 무해성, 적합성 등 다양한 정성적 기준을 반영한 평가 기준을 제공합니다.
• 개별 작업자의 성과를 모니터링하여 최고의 품질과 인재를 유지할 수 있도록 합니다. 이렇게 전문가가 작업에 참여하는 구조는 모델 평가와 커스터마이징의 정밀도를 더욱 높입니다.

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