LLM(대형 언어 모델)이란? 프로덕트에 어떻게 활용할 수 있을까?

LLM(Large Language Model)은 사람처럼 언어를 배우고 활용하는 AI 기술이에요.

혹시 ChatGPT를 처음 써본 날을 기억하시나요?

저는 처음 질문을 던지고 답변을 받았을 때 놀랐어요."내가 말한 걸 이렇게 찰떡같이 이해하고, 사람처럼 대답한다고? 이게 어떻게 가능한거지?"

이를 가능하게 하는 핵심 기술이 바로 LLM이에요.

요즘 많은 프로덕트가 LLM 기술을 접목해 사용자 경험을 극대화하고 있어요. 하지만 PM 입장에서 보면, 막상 LLM이 정확히 무엇인지, 우리 서비스 어디에 어떻게 활용할 수 있을지 어려울 수도 있을 텐데요.

이번 글에서는 LLM이란 무엇인지, 기업에서는 LLM을 어떻게 활용하는지 그 사례와, LLM을 도입할 때 고려해야할 장점과 한계에 대해서도 알아보겠습니다.

LLM이란 무엇인가요?

LLM(Large Language Model)은 대형 언어 모델이라는 뜻으로. 언어를 이해하고 생성하는 데 특화된 AI기술이에요. 쉽게 말하면, 사람처럼 글을 읽고 쓰고, 질문에 답할 수 있는 AI인거죠.

어떻게 작동하나요?

1. 훈련 데이터: 제공된 텍스트, 책, 논문 등 방대한 데이터를 학습해요.
2. 패턴 학습: 단순히 글을 외우는 것이 아니라, 문장에서 단어와 단어 사이의 관계, 맥락, 패턴을 학습해요.
3. 응답 생성: 우리가 질문을 던지면, 학습한 데이터를 기반으로 가장 적합한 답을 생성해요.

LLM과 AI의 차이는?

‘그렇다면 LLM은 곧 AI인건가요?’ 라는 궁금증이 드실 것 같은데요. 명확히 말하면 LLM은 AI의 한 종류인거에요. 우리는 챗봇, 이미지 생성,번역 서비스, 자율 주행차까지 모두 'AI'라고 부르죠. 하지만 사실 'AI'라는 이름은 다양한 하위 기술들을 포괄하는 광범위한 개념이에요.

• AI란 인간처럼 생각하고 행동하도록 설계된 기술을 말해요. AI는 하나의 단일 기술이 아니라, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 머신 러닝, LLM 등 특정 문제를 해결하기 위한 세부 기술들의 집합체에요.
• LLM이란 AI 하위 기술 중 하나로, 언어 데이터를 이해하고 생성하는 데 특화된 기술이에요.

LLM, 어떻게 프로덕트에 적용할 수 있을까?

1. CS 개선

LLM 기반의 챗봇과 AI 어시스턴트를 활용하면 고객 문의를 빠르게 처리할 수 있어요. 고객 데이터를 기반으로 LLM이 다룰 질문 유형을 설정하고, 성능을 정기적으로 점검하며 최적화할 수 있습니다.

• 사례: 국민은행의 'KB Liiv 챗봇'은 고객의 다양한 서비스 상담을 처리하고, 24시간 365일 동안 이용할 수 있어 고객을 만족시킬 수 있어요.

2. 사용자 온보딩 및 학습 지원

LLM을 활용하면 사용자 가이드나 튜토리얼을 자동으로 생성하고, 개인 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공할 수 있어요. 이를 통해 사용자가 제품을 더 빠르고 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 도와줍니다.

• 사례: Notion은 사용자가 특정 템플릿을 활용하거나 복잡한 기능을 설정하는 방법에 대한 질문을 입력하면, 맞춤형 가이드를 생성해 보여줘요. 예를 들어, "새 프로젝트 템플릿을 만드는 방법"을 묻는다면, 단계별로 쉽게 따라 할 수 있는 방법을 안내해 사용자가 빠르게 적응하도록 돕습니다.

3. 사용자 리뷰 분석 및 요약

LLM은 방대한 데이터에서 중요한 인사이트를 추출하고, 고객 피드백을 요약하는 데 뛰어난 능력을 발휘해요. 이를 통해 고객 리뷰나 사용자 데이터를 분석해 제품에 대한 주요 평가를 간결하게 정리할 수 있습니다. 장점과 단점을 한눈에 파악할 수 있어, 고객의 구매 결정을 더 빠르고 쉽게 도와줄 수 있어요.

• 사례: 화해는 고객 리뷰를 분석해 주요 키워드, 장점, 단점을 정리해 보여줍니다. 이로써 고객이 리뷰를 일일이 읽지 않아도 필요한 정보를 효율적으로 확인할 수 있도록 돕고 있어요.

4. 개인화된 코칭 및 피드백 제공

LLM은 보유한 데이터를 활용해 개인 맞춤형 코칭과 피드백을 제공하는 데 탁월한 역할을 해요. 이를 통해 사용자는 필요한 정보를 빠르고 정확하게 얻고, 목표 달성 과정을 효율적으로 개선할 수 있어요.

• 사례: 원티드는 AI 면접 코칭 서비스를 통해 채용 공고를 분석하고, 직무에 맞는 예상 질문을 생성하며, 답변을 평가해 부족한 부분과 개선 방향을 제안해요.

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내용출처: Digital Initiative Group기업 비즈니스에 챗GPT(ChatGPT)를 어떻게 활용하고 있나?- 국내외 주요 기업의 챗GPT 비즈니스 활…​

프로덕트 도입 전, 꼭 알아둬야 할 LLM 장점과 한계

장점

1. 업무 효율성 향상: LLM은 반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 자동화할 수 있어요. 덕분에 작업 속도가 빨라지고, 업무 시간을 절약하며 생산성을 높일 수 있습니다.

1. 뛰어난 언어 처리 능력: 단어와 문맥의 의미를 학습해 자연스럽고 인간적인 언어를 생성할 수 있어요. 복잡한 문장을 요약하거나 번역할 때도 더 정확하고 자연스러운 결과를 제공합니다.
2. 다양한 활용 가능성: 언어와 관련된 다양한 작업에서 활용할 수 있어요. 금융, 의료, 법률 등 특정 분야에 맞춰 학습할 수도 있어, 여러 산업에서 유용하게 쓰일 수 있습니다.

한계

1. 정보의 부정확성: LLM은 데이터를 기반으로 학습하지만, 실제로 내용을 "이해"하는 건 아니에요. 최신 정보가 없거나 특정 도메인에 특화되지 않은 경우에는 사실이 아닌 정보를 만들어내는 등 부정확하거나 잘못된 답변이 나올 수도 있습니다.
2. 운영 비용 부담: 대규모 데이터를 학습하고 실행하기 위해 높은 컴퓨팅 자원을 필요로 해요. 특히, 모델의 크기가 클수록 더 많은 GPU 및 클라우드 자원이 필요하며, 이는 직접적인 운영 비용으로 이어져요.
3. 개인정보 보호 문제: 사용자가 입력한 데이터가 저장되거나 학습에 사용될 가능성이 있어요. 민감한 정보가 외부로 노출될 위험이 있기 때문에, 데이터 보호와 보안에 각별히 신경 써야 합니다.

오늘은 LLM(Large Language Model)에 대해 알아봤어요.LLM을 활용하면 단순히 프로덕트를 개선하는  것을 넘어, 고객 경험을 극대화하고 서비스를 한층 더 업그레이드할 수 있습니다.

마켓핏랩 솔루션즈는 앞으로도 IT 관련 주제를 꾸준히 다룰 예정이에요.IT 쪽에 관심이 있거나, 더 많은 정보가 궁금하시다면 이메일을 남겨주세요. 더 유익하고 흥미로운 이야기로 찾아뵐게요! 🦄

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