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LLM(대규모 언어 모델)이란 무엇인가요?
생성형 AI는 비즈니스의 운영 효율을 높이고 고객과 더 잘 소통할 수 있도록 도와줍니다. LLM(대규모 언어 모델)은 이 모든 것을 뒷받침하는 기술로, 데이터 패턴을 인식하고 스스로 데이터를 연결하는 데 능숙합니다. 이번 포스팅을 통해 LLM의 뜻과 작동 방식, 활용 방법에 대해 알아보고 비즈니스 운영에 도움을 얻으세요.
많은 기업이 고객에게 더 효율적으로 서비스를 제공할 방법을 모색하면서 생성형 AI의 이점을 깨닫고 있습니다. 이 기술은 프로세스를 간소화하고, 데이터를 정리하고, 보다 개인화된 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다. 생성형 AI의 힘은 무엇일까요? 바로 LLM(대규모 언어 모델)입니다. LLM은 생성형 AI가 이미 보유하고 있는 기존 데이터로부터 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있게 해줍니다.
무엇보다도 생성형 AI 기술을 사용하면 지루한 프로세스에 소요되는 시간을 절약할 수 있으므로 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 비즈니스의 큰 그림을 위한 전략에 집중할 수 있습니다. 생성형 AI가 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 살펴보고, LLM에 대해 자세히 알아보세요.
LLM(대규모 언어 모델)이란 무엇인가요?
생성형 AI는 대량의 데이터로 사전 학습된 대규모 머신러닝 모델을 기반으로 하며, 시간이 지남에 따라 더욱 똑똑해집니다. 따라서 액세스 가능한 데이터와 사용되는 프롬프트에 따라 오디오, 코드, 이미지, 텍스트, 시뮬레이션 및 비디오와 같은 새로운 맞춤형 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
일상적인 맥락에서 설명하자면, 대규모 언어 모델은 질문의 표현 방식에 따라 답변을 제공합니다. 예를 들어 "LLM이란 무엇이며 내 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있나요?"와 "LLM이란 무엇이며 내 비즈니스에 어떤 가치를 가져다줄 수 있나요?"라는 질문은 서로 다른 결과를 가져옵니다. 질문은 비슷하지만 상황에 따라 답변이 달라질 수 있습니다.
이러한 모델은 자연어 처리와 머신러닝 기능을 사용하기 때문에 사람과 유사하고, 일관성 있으며, 공감할 수 있는 방식으로 답변합니다. 따라서 LLM은 텍스트 번역, 요약, 대화와 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
기업이 이러한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 생성형 AI는 신뢰가 핵심이 되어야 합니다. 이 기술을 책임감 있게 사용하기 위해 CRM 플랫폼에 투자할 수 있습니다. 이 플랫폼은 AI 중심의 신뢰 보안 시스템이 있어 데이터를 익명화하여 고객의 개인정보를 보호합니다.
생성형 AI 환경에 구축된 신뢰 보안 시스템은 데이터 보안, 개인정보 보호, 규정 준수 요구사항을 해결할 수 있습니다. 하지만 높은 기준을 충족하려면 책임 있는 혁신을 위한 가이드라인을 준수하여 안전하고 정확하며 윤리적인 방식으로 고객 데이터를 사용하고 있는지 확인해야 합니다.
LLM(대규모 언어 모델)은 어떻게 작동하나요?
IT 인프라와 AI의 발전으로 기업이 대규모 언어 모델을 AI 환경에 통합하는 방법이 계속 간소화되고 있습니다. 이러한 모델은 방대한 양의 공개 데이터로 학습되지만, 최소한의 코딩만 필요한 프롬프트 템플릿을 사용하여 LLM이 고객에게 올바른 응답을 제공할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
또한 이제 보안성이 높은 클라우드 환경에 있는 도메인별 데이터 세트로 학습된 비공개 LLM을 만들 수 있습니다. 의료 또는 제약과 같은 산업 데이터를 사용해 학습된 LLM은 해당 분야에 적합한 응답을 제공합니다. 이렇게 하면 고객이 보는 정보가 정확해집니다.
비공개 LLM은 학습 중이거나 실제 운영 환경에 배포되기 전 데이터가 노출될 위험을 줄여줍니다. 데이터 세트에 임의의 값을 추가하여 실제 데이터를 모방하는 노이즈 데이터로 모델을 훈련한 후 정리하면 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
또한 고객 데이터에 직접 액세스할 수 없는 분산형 데이터 소스를 사용하면 개인의 데이터 프라이버시를 더 쉽게 유지할 수 있습니다. 데이터 보안과 거버넌스가 최우선 과제로 떠오르면서 신뢰 보안 시스템을 갖춘 기업 데이터 플랫폼의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
또한 기업은 LLM이 다른 종류의 AI와 어떻게 작동하는지를 활용할 수 있습니다. 기존 AI를 사용해 과거 행동과 트렌드 데이터를 기반으로 고객이 다음에 무엇을 할 것인지 예측한 다음, LLM을 사용해 예측 결과를 행동으로 옮긴다고 상상해 보세요.
예를 들어, 생성형 AI를 사용하여 오퍼가 포함된 개인화 고객 이메일을 작성하거나, 신제품에 대한 마케팅 캠페인을 만들거나, 서비스 사례를 요약하거나, 고객 추천과 같은 작업을 작동시키는 코드를 작성할 수 있습니다.
이러한 대규모 언어 모델은 수작업 프로세스를 간소화하여 시간과 비용을 절약하고, 직원들이 더 진취적인 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.
생성형 AI의 기능에 대해 알아보았으니 이제 비즈니스에 이를 어떻게 활용할 수 있는지 알아봅시다.
생성형 AI가 비즈니스에 도움이 되는 4가지 방법
생성형 AI를 비즈니스에 활용할 수 있는 방법은 무궁무진합니다.
LLM은 스스로 패턴을 인식하고 데이터를 연결하는 데 능숙합니다. 반면에 예측 및 기존 AI가 데이터를 조회하고 패턴을 식별하며 가설을 테스트하기 위해서는 여전히 많은 사람의 상호 작용이 필요합니다.
생성형 AI는 고객 데이터로부터 실시간으로 피드백을 받아 복잡한 데이터 세트를 이해하기 쉬운 인사이트로 즉시 변환할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객을 보다 명확하게 파악하여 최신 정보를 바탕으로 액션을 취할 수 있게 됩니다.
이제 LLM이 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지 몇 가지 이용 사례를 살펴보겠습니다.
감정 분석을 통해 구매 후 행동에 대한 맥락 파악하기
마케팅 캠페인을 위한 이메일 텍스트 생성
서비스 상담원을 위한 관련 사례 표시
기본 코드 생성 자동화
자동화를 통해 개발자와 통합 전문가는 기본적이지만 핵심적인 작업을 위한 코드를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, LLM(대규모 언어 모델)으로 작성된 코드를 사용해 오퍼 전송 및 고객 메시지 템플릿 생성과 같은 특정 마케팅 자동화 작업을 시행할 수 있습니다. 이러한 방식을 통해 전체 언어가 일관되고 고객에게 맞춤화되며 회사의 목소리를 반영할 수 있습니다. 기본 코드 생성을 자동화하여 시간을 절약하고 생산성을 향상시킬 수 있기 때문에, 개발자는 더 많은 주의와 맞춤화가 필요한 작업에 집중할 수 있게 됩니다.
AI는 운영 효율화를 보장하면서 고객에게 더 가까이 다가갈 수 있는 무한한 기회를 제공합니다. 500명 이상의 IT 리더를 대상으로 실시한 최근 연구에서 응답자의 33% 이상이 생성형 AI를 비즈니스의 우선순위로 꼽았습니다. 또한 67%는 향후 18개월 이내에 우선순위를 정할 계획이라고 답했습니다.
하이브리드 AI 전략의 일부로 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하면 다양한 예측 기능을 보완하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 생성형 AI는 많은 일을 할 수 있지만, 이 기술이 비즈니스에 가장 효과적이기 위해서는 여전히 사람의 가이드가 필요합니다. 생성형 AI는 비즈니스를 발전시킬 수 있는 의사 결정에 필요한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
생성형 AI를 직원들이 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 시간이 많이 소요되는 작업을 처리하는 스마트한 자동 비서처럼 생각해 보세요. 기업이 제공할 수 있는 지식과 전문성에 생성형 AI의 힘을 결합하면 고객을 위해 더 많은 일을 할 수 있습니다.
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