생성형 AI
생성형 AI를 기반으로 애플리케이션을 개발하는 첫 번째 단계는 적합한 대규모 언어 모델(LLM)을 선택하는 것입니다. 오픈소스 옵션으로는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), T5(Text-to-Text Transfer Transformer), Granite 모델 등 여러 가지가 있으며, 각 모델은 서로 다른 태스크에 최적화된 고유한 강점을 가지고 있습니다. 따라서 조직의 애플리케이션 목적에 부합하는 LLM을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어 Granite-7B-Starter는 위험 요인, 보장 범위, 배상 책임을 강조하는 보험 관련 문서를 요약할 수 있도록 미세 조정이 가능하고, BERT의 경우 감성 분석에 탁월합니다.
LLM들은 조직의 애플리케이션과 관련된 태스크에서 정확도, 유창성, 전반적 효과가 서로 다르기 때문에 모델 성능을 평가하는 것이 매우 중요합니다. 또한 GPT-3나 일부 Granite 제품 종류 같은 고성능 모델에는 고가의 그래픽 처리 장치(GPU) 리소스를 비롯한 컴퓨팅 리소스가 상당히 많이 요구될 수 있으므로 이러한 요구 사항을 사용 가능한 인프라 및 예산에 맞춰 조정해야 합니다. 또한 미세 조정(fine-tuning)을 위한 충분한 양의 고품질 데이터를 확보함으로써 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 최적의 LLM 성능을 보장할 수 있습니다.
Langchain 같은 프레임워크는 LLM과 애플리케이션의 통합을 간소화합니다. 따라서 개발자는 핵심 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다. 이러한 프레임워크는 프롬프트 엔지니어링과 모델 체이닝(model chaining)을 위한 툴을 제공하는 동시에 메모리나 컨텍스트로 LLM 기반 구성 요소를 강화합니다.
최적의 LLM과 프레임워크를 선택한 다음에는 생성형 기능을 애플리케이션에 추가할 차례입니다. 이 프로세스에는 모델의 성능을 개선하는 작업과 원하는 결과를 AI가 제공하도록 안내하는 정확하고 효과적인 프롬프트를 만드는 작업이 포함됩니다. 지속적인 개선을 위해서는 강력한 피드백 루프를 구축하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 모델이 적응하고 시간이 흐를수록 출력 결과의 품질을 높일 수 있습니다.
프롬프트는 LLM에 원하는 결과를 생성하도록 지시하는 데 도움이 됩니다. 명확하고 간결한 프롬프트를 작성하고, 구조화된 지시를 위해 템플릿을 활용하며, LLM이 복잡한 태스크를 수행하도록 돕는 체이닝(chaining) 같은 기술을 적용함으로써 모델의 효과를 획기적으로 높일 수 있습니다. 이러한 전략을 사용할 때 AI 모델은 다단계 상호 작용에서도 일관되고 관련성 높은 응답을 생성할 수 있습니다.
인간 피드백 기반 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback) 루프는 LLM을 미세 조정하는 데 매우 중요합니다. 모델을 배포한 후에는 사용자 상호 작용을 수집하고 이 피드백을 사용해 LLM 성능을 개선하세요. 이 반복적인 프로세스를 통해 모델은 실수로부터 학습하고 지속적으로 개선되어 실제 활용 사례에 적응함에 따라 정확하고 관련성 높은 결과를 제공하는 능력을 키울 수 있습니다.
미세 조정은 사전 학습된 LLM을 특정 도메인이나 태스크에 맞춰 더욱 정교하게 커스터마이징합니다. 태스크별 소규모 데이터세트로 모델을 학습시킴으로써 성능을 강화하고, 애플리케이션 요구 사항에 부합하도록 결과물을 커스터마이징할 수 있습니다. Hugging Face Transformers와 같은 툴을 활용하면 사전 학습된 모델의 지식을 활용하는 동시에 조직의 목적에 맞게 모델을 개선할 수 있습니다. InstructLab의 모델 조정 방식은 모델의 결과물을 조직의 가치나 사용자 요구 사항에 맞게 조정하는 데 도움이 되므로 응답이 정확하고 문맥상 적절하게 됩니다.
검색 증강 생성(RAG)은 LLM과 정보 검색 시스템을 결합하여 모델이 생성 과정에서 외부 소스의 관련 데이터를 이용하고 통합하도록 합니다. 이러한 접근 방식은 결과물의 사실적 정확성과 일관성을 향상시키며, 주로 기업 내부의 데이터를 활용해 LLM 결과를 강화할 때 사용됩니다. Langchain에 내장된 RAG 기능은 이 프로세스를 간소화합니다. 특히 Granite 모델을 사용해 정확하고 문맥상 관련 있는 응답을 생성할 때 더욱 그러합니다.
에이전트는 특정 목적을 달성하기 위해 정의된 환경 내에서 작동하는 자율 시스템입니다. 이 시스템은 상호 작용적이고 적응성이 뛰어난 동작을 통합함으로써 운영 컨텍스트를 동적으로 수정하여 변화하는 조건에 대응할 수 있습니다. 따라서 복잡한 태스크를 처리하고 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 에이전트를 개발하기 위해서는 AI 모델의 출력값을 바탕으로 작업을 계획, 실행, 평가하는 다중 컴포넌트 시스템을 구축해야 합니다. 실시간 의사 결정과 외부 API 및 데이터 소스 통합을 비롯한 복잡한 태스크를 조율함으로써 시스템의 운영 역량을 강화할 수 있습니다.
모델 체이닝은 여러 AI 모델 또는 프로세스를 통합된 워크플로우에 연결하는 방식으로, 각 모델이 이전 모델의 출력값을 바탕으로 작업을 수행합니다. 이 접근 방식을 사용하면 다단계 상호 작용이 포함된 복잡한 태스크를 처리할 수 있는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 여러 모델의 기능을 조정된 순서로 사용함으로써 개발자의 요구 사항에 맞춘 효율적인 시스템을 구축할 수 있습니다.
통합된 AI를 사용해 애플리케이션의 워크플로우를 철저히 평가함으로써 사용자 친화적이고 효율적인 경험을 보장할 수 있습니다. 전체 시스템에 대한 엄격한 테스트는 문제나 비효율성을 파악하고 해결하여 기능과 사용성 향상을 위해 애플리케이션을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이러한 반복적 프로세스는 성능을 개선할 뿐만 아니라 사용자 요구 사항과 기대치에 더 가깝게 애플리케이션을 조정합니다.
