LLM 언어 모델 개발

최신 AI 및 LLM 기술을 활용한 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

1.

프롬프트 엔지니어링: 저는 다양한 프롬프트 기술을 사용하여 ChatGPT 및 기타 언어 모델에서 일관된 결과물을 생성하는 작업을 수행합니다.

프롬프트 체이닝을 통해 복잡한 작업을 단계별로 분할하여 처리하여 모델의 응답이 자연스럽고 일관된 흐름을 유지하도록 만듭니다.

Few-shot 학습을 활용해 적은 예시로도 모델이 새로운 작업에 적응할 수 있도록 하여, 최소한의 입력으로도 원하는 결과를 도출합니다.

이러한 방식으로 다양한 산업군과 사용자의 요구사항에 맞춰 프롬프트를 최적화해 드립니다.

2.

sLLM 파운데이션 모델 파인튜닝: 파인튜닝 과정에서는 고객이 원하는 in-out 결과를 정확히 정의한 후, 이를 달성하기 위한 세밀한 파인튜닝을 진행합니다.

원하는 출력에 맞춘 데이터 준비 및 모델링을 거친 후, 그에 따른 코드 작성과 모델 설정을 통해 목표에 맞는 성능을 달성합니다.

사용자 지정 데이터에 맞춘 미세 조정(fine-tuning)을 통해 특정 도메인이나 작업에서 우수한 성능을 발휘하도록 LLM을 맞춤 제작합니다.

이 과정을 통해 LLM이 주어진 입력에 대해 일관되게 원하는 출력을 생성할 수 있도록 모델을 최적화합니다.

또한, A100 40G GPU 8대의 고성능 장비를 활용하여 대규모 연산 및 파인튜닝 작업을 효율적으로 처리합니다. 이를 통해 고속으로 최적화된 모델을 제공합니다.

성공적인 파인튜닝을 통해 원하는 결과물을 정확히 제공하고, 모델의 성능을 극대화하는 것이 저의 핵심 목표입니다."

서비스 제공 절차

1. 프롬프트 엔지니어링 및 배포 서비스

저는 고객의 필요에 맞춰 두 가지 방식으로 서비스를 제공합니다:

GPTs를 통한 배포:

완성된 프롬프트를 GPT 플랫폼에 통합하여, 고객이 직접 사용할 수 있는 형태로 배포합니다. 이를 통해 고객은 기존의 인프라나 플랫폼을 통해 간편하게 AI 서비스를 운영할 수 있습니다.

프롬프트 제작 및 전달:

특정 목적에 맞는 프롬프트를 직접 설계한 후, 고객에게 최적화된 프롬프트 자체를 전달합니다. 이 방식은 고객이 내부적으로 프롬프트를 활용하여 원하는 AI 결과를 얻는 데 적합하며, 추후 수정과 재활용이 용이합니다.

이때 프롬프트 체이닝, few-shot 학습 등의 기법을 통해 고도화된 결과물을 제공하며, 각각의 단계에서 성능을 최적화합니다.

2. sLLM 파운데이션 모델 파인튜닝 서비스

원하는 결과를 일관되게 얻기 위해, 파인튜닝 작업은 다음의 절차에 따라 진행됩니다:

In-out 데이터셋 생성:

고객이 원하는 결과를 정의하여, 해당 결과를 도출하기 위한 입력-출력(In-Out) 데이터셋을 생성합니다. 이 데이터셋은 파인튜닝의 기반이 되며, 고객의 구체적인 요구에 맞춘 데이터로 모델의 성능을 미세 조정합니다.

프롬프트 설계 및 데이터 기반 튜닝:

생성된 데이터셋을 바탕으로, 목표한 결과를 일관되게 도출할 수 있는 프롬프트를 설계합니다. 이를 통해 입력과 출력 간의 관계를 명확히 정의하고, 해당 프롬프트를 학습시킴으로써 모델이 안정적으로 원하는 결과를 생성할 수 있도록 최적화합니다.

파인튜닝 코드 작성 및 실행:

정의된 데이터셋과 프롬프트를 바탕으로 파인튜닝 코드가 작성됩니다. 고객이 필요로 하는 특화된 결과에 맞춰 모델을 조정하고, 이를 통해 LLM이 높은 성능을 발휘할 수 있도록 세부적인 튜닝 작업을 진행합니다. 여기에는 학습률, 배치 크기 등 주요 하이퍼파라미터의 최적화도 포함됩니다.

모델 저장 및 배포:

파인튜닝이 완료된 모델은 고객의 요구에 맞춰 최종 저장됩니다. 최종적으로 고객에게 모델의 저장값(Weights)을 전달하거나, 필요 시 직접 사용 가능한 API 형태로 배포해 드립니다. 이 과정에서는 모델의 추론 속도와 정확성을 보장하기 위한 최적화 작업도 함께 수행됩니다.

A100 40G GPU 8대를 활용한 고성능 연산을 통해, 대규모 데이터와 복잡한 튜닝 작업을 신속하게 처리하며, 고객의 요청에 맞춘 결과물을 빠르고 확실하게 제공합니다.

서비스를 원활하게 제공하기 위해, 의뢰인이 준비해야 할 사항은 아래와 같습니다:

1. 프롬프트 엔지니어링 및 배포 서비스

목적 및 목표 정의:

프롬프트를 통해 해결하고자 하는 문제 또는 원하는 결과를 명확하게 정의해 주셔야 합니다.

예시: 고객지원 자동화, 특정 질문에 대한 자동 응답 생성 등.

기존 데이터 또는 예시 제공 (선택 사항):

특정한 도메인이나 요구 사항에 맞춰 프롬프트를 최적화하려면, 관련 예시 데이터나 텍스트를 제공해 주시면 더욱 맞춤형 결과를 도출할 수 있습니다.

예시: 챗봇의 경우 이전 대화 기록, 자주 묻는 질문(FAQ) 데이터 등.

배포 방식 선택:

GPTs를 통해 직접 배포할 것인지, 아니면 프롬프트 자체를 전달받아 자체적으로 사용하실지 선택해 주셔야 합니다.

2. sLLM 파인튜닝 서비스

In-Out 데이터셋 제공:

파인튜닝을 위한 입력-출력 데이터를 제공해 주셔야 합니다. 이는 모델이 학습하고, 원하는 결과를 내는 데 필요한 핵심 자료입니다. 입력 텍스트와 기대하는 출력(정답)이 포함된 데이터셋을 준비해 주시길 권장합니다.

예시: 자연어 처리 모델이라면 입력 문장과 그에 대한 의도 분류 결과, 또는 요약할 문장과 그에 대한 요약문 등.

결과물에 대한 명확한 정의:

모델이 어떤 결과를 일관되게 도출해야 하는지 명확한 가이드라인이 필요합니다.

예시: 고객 상담 챗봇을 구축한다면, 어떤 질문에 대해 어떤 답변이 나와야 하는지 명확하게 정의.