GPT는 LLM이다

GPT를 통한 제품 개발을 위해 반드시 알아야 하는 3가지 

우선 LLM이 무엇인지 알아야 합니다.

LLM은 Large Language Model의 약자로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 대규모 언어 모델을 말해요. 쉽게 말해 인공지능 모델의 일종이라고 할 수 있죠.

LLM은 엄청나게 많은 양의 텍스트 데이터로 학습된 AI 모델이에요. 마치 아기가 책을 읽고 대화를 들으며 언어를 배우는 것처럼, LLM은 인터넷에 있는 수많은 글들을 읽고 분석하면서 언어의 패턴과 의미를 학습하죠.

이렇게 학습된 LLM은 마치 사람처럼 자연스러운 문장을 만들어내고, 질문에 대한 적절한 답변을 제시할 수 있어요. 또한 문서 요약, 번역, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있죠.

ChatGPT나 Google Bard와 같은 챗봇들이 바로 LLM을 기반으로 만들어진 서비스라고 할 수 있어요. 사용자가 입력한 텍스트를 이해하고, 맥락에 맞는 자연스러운 답변을 생성하는 거죠.

LLM 기술은 최근 몇 년 사이에 크게 발전했고, 앞으로도 더욱 강력하고 유용한 언어 모델들이 등장할 것으로 기대돼요. 이는 검색 엔진, 고객 서비스, 컨텐츠 제작 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있을 거예요.

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그래서

GPT를 통한 제품 개발을 위해 반드시 알아야 하는 3가지 팁을 드리려 합니다

LLM을 활용한 제품 개발에서의 전술적 방법론과 실무 팁:

LLM을 사용할 때는 잘 만들어진 입력 텍스트가 중요합니다. 마치 시험 문제를 잘 만들어야 학생들이 좋은 답안을 쓸 수 있는 것처럼, LLM에게 질문을 잘 해야 원하는 답변을 얻을 수 있죠. 예를 들어, 비슷한 질문과 답변 몇 개를 보여주면서 물어보거나, 단계별로 생각하는 과정을 물어보면 LLM이 더 정확한 답변을 줄 수 있어요.

또한 LLM이 만든 답변이 얼마나 좋은지 평가하는 것도 중요해요. 실제로 사용할 만한 질문과 답변으로 테스트를 만들어보고, 사람들의 의견을 물어보는 것도 도움이 될 거예요.

아울러 데이터를 잘 관리하는 것도 잊지 말아야 해요. 개발 단계와 실제 서비스 단계에서 데이터의 차이가 없는지 자주 확인하고, 실제 사용자들이 남긴 데이터도 꾸준히 살펴봐야 해요. 그래야 모델의 성능이 떨어지는 것을 빨리 알아채고 대응할 수 있습니다.   

LLM 기반 제품의 안정적 운영을 위한 조직 차원의 전략:

LLM 기술은 빠르게 발전하고 있기 때문에, 새로운 모델이 나올 때마다 성능을 잘 평가하고 안정적인 버전으로 업그레이드하는 것이 중요해요. 마치 새 스마트폰이 나오면 먼저 사용해보고 문제가 없는지 확인한 다음 사용하는 것과 비슷하죠.

또한 사용자들의 요구사항을 잘 파악하고 그에 맞는 모델을 선택하는 것도 필요해요. 예를 들어 법률 문서를 다룰 때는 일반적인 모델보다 법률에 특화된 모델이 더 좋은 성능을 보일 수 있어요.

무엇보다 데이터 수집, 모델 학습, 배포, 모니터링 등 일련의 과정을 자동화하고 안정화하는 것이 장기적으로 큰 도움이 돼요. 마치 공장에서 제품을 만들 때 컨베이어 벨트를 사용하는 것처럼, LLM 개발에도 체계적인 시스템이 필요합니다.   

LLM 기술의 급속한 발전 속에서의 전략적 접근:

가장 최신 모델을 무조건 사용하는 것보다는, 내가 만드는 제품에 정말 필요한 것이 무엇인지 고민하는 것이 중요해요. 때로는 조금 오래된 모델이라도 내 제품에 더 잘 맞을 수 있거든요. 성능도 중요하지만 비용과 속도 면에서 이점이 있을 수 있어요.

사용자의 의견을 귀담아듣고 그에 맞춰 제품을 개선하는 것도 잊으면 안 돼요. 처음에는 완벽하지 않더라도 사용자의 피드백을 바탕으로 계속 발전시켜 나가는 거죠.

마지막으로 모든 것을 혼자 다 하려고 하기보다는, 잘하는 부분은 외부 서비스를 활용하는 것도 좋은 방법이에요. 예를 들어 구글이나 마이크로소프트 같은 대형 IT 기업에서 제공하는 LLM API를 사용하면 초기 개발 비용을 많이 절약할 수 있어요. 나중에 여유가 생기면 그때 자체적인 모델 개발 역량을 키워나가는 것도 좋겠죠.

여기까지는 비전공자 분들을 위해 작성했습니다.

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하지만 전공자를 위한 실제 내용을 작성하자면 아래처럼 재작성할 수 있습니다.

LLM을 활용한 제품 개발에서의 전술적 방법론과 실무 팁:

프롬프트 엔지니어링은 LLM의 성능을 향상시키는 데 매우 효과적입니다. 예를 들어, 'n-shot 프롬프트'와 '체인-오브-소트(Chain-of-Thought)' 기법을 활용하면 LLM이 더 정확하고 일관된 답변을 생성할 수 있습니다. 또한, 입력과 출력을 구조화하는 것도 중요한데, 이는 모델이 요청을 더 잘 이해하고 다운스트림 시스템과의 통합을 용이하게 합니다. 

평가 체계 구축 역시 필수적입니다. 실제 입출력 데이터를 기반으로 단위 테스트를 만들고, 'LLM-as-Judge'와 같은 기법을 활용해 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 특히, 사용자의 피드백을 수집하고 분석하는 것은 모델의 실제 성능을 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.

데이터 수집과 관리도 간과해서는 안 됩니다. 개발 환경과 프로덕션 환경 간의 데이터 불일치를 주기적으로 점검하고, 실제 사용자 데이터를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 이를 통해 모델의 성능 저하를 조기에 감지하고 대응할 수 있습니다.

LLM 기반 제품의 안정적 운영을 위한 조직 차원의 전략:

LLM 제품을 운영할 때는 모델 버전 관리가 매우 중요합니다. 새로운 모델이 출시될 때마다 성능 평가를 수행하고, 안정적인 버전으로의 전환을 신중하게 결정해야 합니다. 이를 위해 섀도우 모드 테스트와 같은 방법을 활용할 수 있습니다.

사용자 요구사항에 대한 대응력도 핵심적입니다. 사용 사례에 따라 적절한 모델을 선택하고, 필요한 경우 도메인 특화 모델을 개발하는 것도 고려해야 합니다. 또한, 사용자의 피드백을 지속적으로 수렴하고 제품에 반영하는 과정이 필요합니다.

무엇보다 MLOps 환경 구축이 중요합니다. 데이터 수집, 모델 학습, 배포, 모니터링 등 전체 ML 파이프라인을 자동화하고 안정화하는 것이 장기적으로 큰 이점이 있습니다. 넷플릭스, 구글, 마이크로소프트 등 대형 기업들의 MLOps 사례를 참고할 수 있습니다.

LLM 기술의 급속한 발전 속에서의 전략적 접근:

최신 모델을 무조건 도입하기보다는, 제품의 핵심 가치를 고려한 전략적 선택이 필요합니다. 때로는 작은 모델로도 충분한 성능을 얻을 수 있으며, 이는 비용 절감과 낮은 지연 시간이라는 이점으로 이어집니다.

OpenAI의 GPT-3 모델보다 작은 디스틸버트나 디스틸바트 모델로도 높은 성능을 얻은 사례가 이를 뒷받침합니다.

사용자 중심의 점진적 개선 또한 중요합니다. 초기에는 간단한 기능으로 시작하되, 사용자의 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선해 나가야 합니다. 미국의 스타트업 허니콤은 초기 MVP에서 시작해 고객 피드백을 반영하며 성공적으로 성장한 사례입니다.

내부 역량과 외부 서비스의 균형도 염두에 두어야 합니다. 자체 모델 개발에 많은 리소스를 투입하기보다는, 적절한 시점에 클라우드 기반의 LLM API를 활용하는 것이 효과적일 수 있습니다. 버즈피드는 오픈소스 모델을 파인튜닝해 비용을 80% 절감한 사례로 유명합니다. 장기적으로는 자체 모델 개발 역량을 점진적으로 확보해 나가는 것이 바람직할 것입니다.