주간 AI 트렌드는 TEXTNET 구성원들이 한 주간 인사이트를 얻은 AI 관련 정보나 분야 트렌드를 스크랩해 나누는 글입니다. 제목을 누르시면 자세한 내용을 보실 수 있습니다. 관련하여 의견이 있으시거나 전하시고 싶은 소식이 있으시면 nanhee@textnet.kr로 알려주세요! 여러분의 메일을 기다립니다.
○ ChatGPT가 출시된 작년 11월 말로부터 3개월여의 시간이 지난 지금, 국내만 보더라도 ChatGPT를 비즈니스에 적용한 사례가 다양하게 나와있습니다. 단순히 API만 연동한 수준에서부터, GUI를 통해 자사 비즈니스와 연결하는 형태, OCR등의 부가 기술을 접목하여 활용도를 높인 형태, 인터넷 연결을 통해 제한적으로 실시간 정보를 제공하는 형태, 일반인들도 쉽게 사용할 수 있도록 접근성을 높인 형태 등으로 정리할 수 있겠네요. GPT4도 출시와 동시에 해외 기업에서부터 도입 러시가 이어지고 있다고 합니다.
○ LLM이 가지는 범용성은 어떤 비즈니스에도 접목할 수 있다는 점에서 장점이 될 수 있지만, 특정한 목적이나 상황에 필요한 정확한 답변을 얻는 데는 다소 한계가 있을 수 있습니다. API 단순 연동만으로는 모델이 출력하는 답을 그대로 사용하므로 정확도가 떨어지거나 거짓정보를 안내하는 경우가 있을 수 있습니다. ChatGPT 열풍에 편승하여 시장에 반향을 가져올 수는 있겠지만, 사용자가 비용을 지불하는 대화형 AI 서비스가 되려면 각 서비스의 목적과 사용자의 상황에 맞는 답변이 필수적입니다.
○ 알려진 것처럼 API 연동만으로는 사용 목적이나 상황에 맞게 모델 자체를 제어하기는 어럽습니다. 아무리 많은 데이터를 학습한 LLM이라도 사용 목적과 상황에 맞게 답변할 수 있도록 하려면 추가적인 데이터가 필요합니다. 사용자 친화적인 답변을 내놓게 하기 위해서는 추가 강화학습을 위한 인간 피드백 데이터도 필요하겠죠. 물론 이 모든것은 in-context learning 방식으로 이루어지므로 이런 방식에 맞는 데이터셋 수요가 급증할 것으로 보입니다.
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○ LLM이 가지는 범용성은 어떤 비즈니스에도 접목할 수 있다는 점에서 장점이 될 수 있지만, 특정한 목적이나 상황에 필요한 정확한 답변을 얻는 데는 다소 한계가 있을 수 있습니다. API 단순 연동만으로는 모델이 출력하는 답을 그대로 사용하므로 정확도가 떨어지거나 거짓정보를 안내하는 경우가 있을 수 있습니다. ChatGPT 열풍에 편승하여 시장에 반향을 가져올 수는 있겠지만, 사용자가 비용을 지불하는 대화형 AI 서비스가 되려면 각 서비스의 목적과 사용자의 상황에 맞는 답변이 필수적입니다.
○ 알려진 것처럼 API 연동만으로는 사용 목적이나 상황에 맞게 모델 자체를 제어하기는 어럽습니다. 아무리 많은 데이터를 학습한 LLM이라도 사용 목적과 상황에 맞게 답변할 수 있도록 하려면 추가적인 데이터가 필요합니다. 사용자 친화적인 답변을 내놓게 하기 위해서는 추가 강화학습을 위한 인간 피드백 데이터도 필요하겠죠. 물론 이 모든것은 in-context learning 방식으로 이루어지므로 이런 방식에 맞는 데이터셋 수요가 급증할 것으로 보입니다.
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