[시리즈 미리보기 👀]
① LLM과 sLLM의 차이, 플래티어 POLAR로 쉽게 이해하기 (→ 우리는 지금 여기 있어요!)
② 이커머스 특화 '엑스투비 AI', 탑재하면 이렇게 돼요!
챗GPT, LLM 그리고 sLLM 🛸
챗GPT는 익숙한데 LLM(Large Language Model)은 낯설다고요? 요즘 여러분이 편히 쓰고 있는 챗GPT가 바로 LLM의 대표 사례랍니다. LLM은 인간의 언어를 이해하여 결과값을 도출하는 딥러닝 모델을 말합니다. 챗GPT 외에도 구글의 제미나이(Gemini), 메타(Meta)의 라마(LLaMA) 등 다양한 LLM이 존재하지요. 여러 LLM 중 가장 유명하고 상용화된 LLM이 바로 챗GPT랍니다. LLM은 인터넷 상의 방대한 텍스트 데이터를 바탕으로 사전 학습되어 텍스트 생성, 번역, 요약 등 여러 작업에 활용되고 있습니다.
그런데 이 LLM에도 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, LLM은 도메인 지식(Domain Knowledge)1), 그러니까 특정 분야에 대한 깊이 있는 지식을 요하는 작업에서는 성능이 떨어지는 경향이 있습니다. LLM이 다양한 도메인을 포괄한 데이터는 학습했지만, 특정 분야에 특화된 데이터는 충분히 다루지 못했기 때문이에요. 둘째, LLM은 재학습에 많은 계산 자원과 에너지를 소모해야 합니다. 스타트업 등 중소형 기업이 LLM을 직접 개발하거나 활용하는 것에 부담스러워하는 이유도 많은 비용과 리소스를 투입해야 한다는 점 때문이죠.
이 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 sLLM(소형언어모델, smaller Large Language Model)입니다. sLLM은 LLM의 일반적인 언어 처리 능력을 바탕으로, 특정 분야에 더 깊이 있고 정확한 성능을 발휘하도록 설계된 모델이에요. 의료, 법률, 금융, 이커머스 등 특정 도메인에서는 일반적인 언어 모델보다 더 높은 정확도와 정밀도가 요구됩니다. sLLM은 해당 분야의 전문 지식이 담긴 데이터셋으로 미세 조정(Fine-Tuning, 파인튜닝)되기 때문에 특정 용어와 패턴을 이해하고 적절히 활용할 수 있는 것이죠! 또한 sLLM은 LLM보다 적은 변수를 활용하기 때문에, 계산 자원도 덜 소모합니다. 적은 전력과 메모리로도 높은 성능을 제공하는데요. 그 외에도 특정 산업과 작업 유형에 맞게 고도화할 수 있고, 기업 특유의 요구 사항에 정확하게 대응하도록 맞춤화할 수 있다는 큰 장점이 있습니다.
LLM vs sLLM, 쉽고 명확하게 이해하기 🤔
다양한 분야 질문에 대답할 수 있는 LLM을 '만물 사전'이라 한다면, sLLM은 특정 분야에 깊은 전문성을 가진 '전문 서적'에 비유할 수 있어요. LLM과 sLLM이 서로 어떻게 다른지, 플래티어가 개발한 이커머스 전용 sLLM인 'POLAR(Plateer's Optimized sLLM and application with Reliability)'를 대입해 쉽게 설명해 드릴게요.
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LLM |
sLLM |
POLAR(플래티어의 sLLM) |
| 학습 데이터 |
다양한 주제의 방대한 데이터 |
특정 도메인 데이터 추가 학습 |
고품질의 이커머스 데이터 |
| 용도 |
범용적 |
특화적 |
이커머스 자사몰 전용 |
| 컴퓨팅 자원 |
대부분 클라우드 기반으로 운영 |
경량화된 환경으로 운영 가능 |
기업 내부 서버 운영 |
| 보안 |
데이터 외부 노출 가능성으로 보안 우려 |
보안 요구사항에 따라 학습
폐쇄적 환경에서 운영 多
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온프레미스 형식*으로
민감 데이터 안전하게 처리 가능!
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| 활용 사례 |
거의 모든 산업에서 범용적으로
번역, 요약, 코딩, 질의응답에 활용
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특정 분야 전문화 및 특화된 기능 |
고객 상담, 마케팅 카피 생성, 상품 검색 최적화 등 쇼핑몰 운영 생산성을 향상하는 기능 탑재 |
| 고객 경험 |
특정 분야에 대한 질문 시,
정확도 및 신뢰성이 떨어지는 답변 가능성
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고객 맞춤형 경험 가능 |
쇼핑몰 관련 정확하고 전문적인 답변으로 최적의 고객 경험 선사 |
* 온프레미스 형식 : 기업이 자체적으로 IT 인프라를 소유, 관리 및 운영하는 경우
위와 같이 LLM과 sLLM은 활용 목적과 필요한 자원, 보안 측면에서 차이를 보입니다. sLLM은 LLM 대비 특정 분야에 대한 전문성과 정확도가 높고, 보안이 중요한 환경에서 운영하기 좋습니다. 특히 플래티어의 sLLM인 POLAR는 이커머스에 특화된 고품질의 데이터를 기반으로, 자사몰 운영에 필요한 다양한 기능으로 기업의 생산성을 향상하면서도 고객 정보 등 민감한 데이터를 안전하게 처리하도록 설계됐습니다.
플래티어의 POLAR, 엑스투비에서 만나다 💗
플래티어의 POLAR는 약 2년간의 연구 개발 끝에 탄생한 플래티어 고유의 언어 모델입니다. 플래티어가 지난 20여 년간 주요 기업의 이커머스 플랫폼을 개발하고 운영하며 보유한 업계 전문성과 데이터 분석 능력을 기반으로 만들어졌는데요. 이 모델은 쇼핑몰 환경에서 발생하는 복잡한 언어 맥락을 이해하고 처리하는 데 강점이 있습니다. 상품 추천이나 고객 문의 응대, 개인화된 쇼핑 경험 제공 등 다양한 상황에서 POLAR의 능력을 활용할 수 있죠!
플래티어는 POLAR를 자사의 이커머스 플랫폼 솔루션인 ‘엑스투비(X2BEE)’에 탑재해, ‘엑스투비 AI’라는 이름으로 선보였습니다. 엑스투비는 이미 많은 기업에서 자사몰 구축에 활용하고 있는데요. 최근 POLAR 기반의 엑스투비 AI가 추가되면서 쇼핑몰 고객과 운영자가 실질적으로 활용할 수 있는 혁신적인 기능들이 더해졌습니다. 엑스투비 AI가 함께하는 쇼핑몰은 어떤 모습일지 궁금하신가요? 또 2025년에는 어떤 기능이 고도화되고 새롭게 출시될까요? 이어지는 2편 콘텐츠에서 자세히 확인하세요!
📌 2편 콘텐츠 : 2/11(화) 업로드 예정
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1) 특정 분야나 산업에 대한 전문적이고 깊이 있는 지식을 의미
