초거대 언어 모델과 비즈니스 문제

초거대 언어 모델로 비즈니스 문제 해결하기

현대 비즈니스 혁신의 핵심으로 떠오른 초거대 언어 모델과 그 활용 방안을 다룬다. 생성형 AI의 일종인 초거대 언어 모델은 사람처럼 텍스트를 생성하고 이해하는 능력을 갖춘 기술로 대규모 데이터를 바탕으로 비즈니스의 다양한 문제 해결을 가능하게 한다. 초거대 언어 모델이 가져온 변화, 기술적 특징, 그리고 이를 실제 비즈니스에 적용할 전략을 제시하며 훈련된 데이터에 없는 새로운 문제도 해결할 수 있는 확장성, 초거대 언어 모델의 창발성을 강조한다.
이 책은 초거대 언어 모델의 실제 비즈니스 적용 사례들을 통해 복잡한 업무의 단순화, 비용 절감, 업무 효율성 증대를 가능케 하는 구체적인 방법을 다룬다. 특히 고객 지원 자동화, 데이터 분석을 통한 맞춤형 마케팅, 문서 요약, 감정 분석 등 다양한 분야에서 초거대 언어 모델이 어떻게 기업의 혁신을 이끌 수 있는지 구체적으로 설명한다. 효율적 사용을 위한 프롬프트 최적화, 데이터 품질 관리, 윤리적 문제 해결을 위한 가이드라인도 제공하여 AI 활용에 필요한 전반적 이해를 돕는다. 초거대 언어 모델은 복잡한 문제를 인간의 언어로 처리할 수 있어 기존 인공지능의 한계를 넘어서며 비즈니스 영역에서 강력한 도구로 자리 잡고 있다. 초거대 언어 모델의 잠재력을 통해 비즈니스의 문제 해결을 꿈꾸는 CEO와 관리자들에게 도움이 될 실천적 내용을 담았다.

초거대 언어 모델과 비즈니스 문제 해결

01 초거대 언어 모델과 개인
02 초거대 언어 모델과 기업
03 초거대 언어 모델로 해결할 수 있는 문제들
04 초거대 언어 모델로 해결할 수 없는 문제들
05 경제적 관점에서 초거대 언어 모델
06 비즈니스 문제 해결 1: 프롬프트 엔지니어링
07 비즈니스 문제 해결 2: 검색 증강 생성
08 비즈니스 문제 해결 3: 미세 조정
09 비즈니스 문제 해결 4: 지속 사전 학습
10 초거대 언어 모델의 비즈니스 도입 사례

김다현 업스테이지 인공지능 연구원이다. 광주과학기술원에서 전기전자컴퓨터공학을 전공했고, 학사 및 석사 학위 과정을 수석으로 졸업했다. 석사 학위 논문은 "이진 신경망 구조 탐색 및 비지도 학습(Architecture Search and Unsupervised Learning for Binary Networks)"으로, 인공 신경망의 경량화 분야를 연구하며 ECCV, CVPR, ICLR 등 최고 권위의 인공지능 학회에 논문을 다수 게재했다. Naver AI Lab에서 연구 인턴으로 재직하다 업스테이지에 인공지능 연구원으로 합류했다. 업스테이지 합류 이후엔 광학 문자 인식(optical character recognition) 분야를 연구하며 구글 등이 개최한 대회를 포함해서 총 4개의 해당 분야 최고 권위 대회에서 우승했다. 이후, 초거대 언어 모델을 연구하며 NAACL, ACL 등 세계적인 자연어 처리 학회를 포함해 다수의 논문을 게재했고, 다른 경쟁 상대보다 훨씬 작은 모델로 Open LLM 리더 보드 세계 1등을 달성했다. 현재는 한국을 대표하는 초거대 언어 모델 중 하나인 Solar LLM 개발에 힘쓰고 있다.