스켈터랩스가 대화형 AI 기술 위에 초거대 언어모델 응용 능력을 더합니다. 스켈터랩스의 LLM 시대를 상징하는 브랜드, BELLA를 소개합니다.
스켈터랩스의 새로운 브랜드, BELLA를 소개합니다.
대화형 AI 기술력 위에 초거대 언어 모델 응용력을 더했습니다.
스켈터랩스가 제안하는 새로운 브랜드 BELLA(벨라)는 스켈터랩스의 LLM 비전을 담은 브랜드로, ‘Business Empowering Large Language Model Applications’에서 첫 글자를 따왔습니다. 기업들이 초거대 언어모델을 실제 비즈니스 환경에서 활용하고 그로 인한 성과를 누릴 수 있길 바라는 마음을 이름에 그대로 담았습니다.
+ BELLA(벨라)는 이탈리어로 ‘아름다운'이라는 의미를 가지고 있습니다. 스켈터랩스가 보여드릴 인공지능 서비스들이 생산성 혁신이나 효율 증가의 효과를 뛰어 넘어 아름다운 디자인, 사용자 경험, 그리고 아름다운 결과물을 만들어 내길 바라는 마음도 함께 전합니다.
챗GPT가 등장한 이래로 전세계적으로 LLM/Generative AI 경쟁이 뜨겁습니다. OpenAI를 선두로 하여 Google과 Meta, 오픈소스 진영 등 어떤 날은 하루에도 몇 개의 최신 기술과 서비스가 시장에 쏟아지고 있습니다. 스켈터랩스는 대화형 AI의 세부 기술에서 자체적인 기술 성과를 보유하고 있는 대화형 AI 전문 기업입니다. 위대한상상(요기요), 퍼시스 등에서 고객 응대와 안내, 상담 등에 스켈터랩스의 대화형 AI를 활용하는 등 커머스, 금융, 헬스케어 등의 비즈니스 영역에서 기업들이 고객에게 감동적인 경험을 선사하는 동시에 비용 절감과 효율 증대를 누릴 수 있도록 우리의 역할을 해 왔습니다. 현재 인공지능 혁신의 중심이 되고 있는 LLM/Generative AI를 비즈니스에서 활용할 수 있다면 고객들은 더욱 감동적이고 편리한 서비스를 누리고, 기업들은 더욱 효율과 생산성을 높이고 본질적인 일에 집중할 수 있을 것이라 생각합니다.
초거대 언어모델 도입의 장벽, BELLA가 존재하는 이유
기업들 역시 당연하게도 업무의 생산성을 높이고 고객과 의미있는 소통하기 위해서 초거대 언어 모델을 도입을 희망하고 있습니다. 하지만 초거대 언어 모델의 무한한 가능성을 실현하기에 앞서 극복해야 할 현실적인 장벽 역시 존재합니다.
기업들이 초거대 언어모델을 도입하기 어려운 이유들
데이터 보안
초거대 언어 모델은 대량의 공개 데이터(Public data)에 기반하여 훈련 되었습니다. 기업마다 맥락에 맞는 도움을 제공하기 위해서는 민감한 비공개 데이터를 포함한 재훈련이 필요할 수도 있습니다.
가격
초거대 언어 모델 활용과 관련 비용 최적화가 되지 않으면, 기업은 상상하지 못한 큰 비용을 부담할 수도 있습니다.
기술/지식 부족
초거대 언어 모델에 대한 기술과 지식을 겸비한 인력을 모두가 갖출 수 있는 것은 아닙니다.
환각(Hallucination)
초거대 언어 모델은 내용의 사실 여부, 의미를 알지 못한 채 문장을 생성합니다. 이 때문에 사실이 아니지만 그럴듯한 답변을 만들어낼 수 있고, 보통의 사람들은 이를 구별하기 어려울 수 있습니다.
최근에 등장한 초거대 언어 모델과 이를 활용한 직관적인 서비스들은 인공지능 서비스 개발의 장벽을 낮춰주었습니다. 또한 이전에는 불가능했던 새로운 가능성을 보여주어 그 여느 때보다 인공지능의 현실적인 활용에 대한 기대감이 높은 상황입니다. 그러나 위와 같이 초거대 언어모델이 갖고 있는 제약을 극복하기 위해서는 ML 전문가/ 전문 기업과의 협업이 더욱 필요한 것이 현실입니다. 특히나 고객에게 내어 놓을 수 있는 수준의 응용 서비스/ 프로그램을 만들어 제공할 때는 오랜 시간 대화형 AI 기술과 서비스를 제공한 전문가의 경험과 지식, 노하우가 필수적입니다.
초거대 언어 모델이 보여준 가능성, 이를 실현시키는 BELLA
BELLA는 스켈터랩스가 향후에 선보일 기업용 초거대 언어 모델과 초거대 언어 모델을 비즈니스에서 활용할 수 있게 돕는 응용 서비스로 나눠집니다.
스켈터랩스의 기업용 초거대 언어 모델, BELLA-LLM (2023년 하반기 이후 출시 예정)
LLM도입에 대해 기업들의 가장 크게 고민하는 지점은 민감한 정보의 외부 반출에 대한 문제입니다. API로 GPT 모델 등과 연동하는 방식으로는 사내에서 보안이 유지되어야 할 정보들이 외부로 빠져나가거나 고객의 개인 정보 등이 입력되거나 유출되는 등의 상황에 대응하지 못합니다. 인터넷으로 타사의 초거대 언어 모델과 연결된 상태로 답변을 생성할 때 마다 해당 모델을 거쳐서 기업/고객이 서비스를 사용하면서 생성하게 된 데이터도 타사의 초거대 언어 모델에 귀속되게 됩니다. 이러한 민감 데이터 유출, 데이터 주권의 문제를 해결하기 위해 기업용 초거대 언어 모델을 개발하고 고객사마다 맞춤의 경량화된 모델로 제공하여 폐쇄망에서도 데이터 유출의 걱정 없이 초거대 언어 모델의 가능성과 가성비를 동시에 누릴 수 있게 할 예정입니다.
BELLA-QNA
QNA-GPT가 BELLA-QNA로 새로 태어납니다. BELLA-QNA는 전문성 있는 정보, 내부 정보를 기반으로 정답을 찾아주는 GPT 기반의 Q&A 챗봇입니다. 초거대 언어 모델은 언어 생성 능력이 매우 뛰어난 반면, 어떻게든 답변을 만들어내는 특성 때문에 환각 문제를 야기하게 됩니다. 그리고 목표로 삼는 정보에 한 해서 답변을 생성하게 하는 것은 그 자체로는 불가능합니다. 하지만 기업들은 내부 문서, 실시간으로 업데이트되는 이벤트성 정보 등에 대해 정확하고 빠른 Q&A를 제공하고 싶어하는데, BELLA-QNA는 스켈터랩스의 자체 대화형 AI 기술력과 서비스 개발 기술력을 더해 이와 같은 상황에서 편리하게 이용할 수 있는 BELLA-QNA를 출시하였습니다.
BELLA-QNA 구조
BELLA, 경계나 한계는 없습니다.
스켈터랩스는 현재의 초거대 언어 모델 뿐만 아니라 앞으로 더욱 발전할 초거대 언어 모델들을 수용하여 기업의 다양한 문제 해결에 집중할 예정입니다. 스켈터랩스가 개발한 모델, 타사의 모델, 경계나 한계는 없습니다. 나날이 새로워질 스켈터랩스의 ‘초거대 언어 모델 시대'를 지켜봐 주세요.