상용 LLM 애플리케이션 개발 및 성공적인 배포를 위한 가이드

1. 프롬프트 엔지니어링: 첫 번째 단계

프롬프트 엔지니어링은 LLM 개발의 첫 단계입니다. 명확하고 일관된 지침을 통해 초기 프로토타입을 만들고 반복하며 개선하는 과정이 중요합니다. 다음은 프롬프트를 정제하기 위한 전략입니다:

• 명확한 지침 작성: 명백하고 명확한 시스템 메시지와 프롬프트를 작성해야 합니다. 명확한 프롬프트는 LLM의 출력에 큰 영향을 미칩니다.
• 복잡한 작업 나누기: 복잡한 작업을 더 간단한 하위 작업으로 나누면 LLM이 각 구성 요소에 집중할 수 있게 됩니다.
• 일부 예시로 학습 활용하기: 몇 가지 예시를 통해 모델이 일반화할 수 있도록 합니다. 이 방법은 대규모 학습 데이터 없이도 기능을 빠르게 확장하는 데 유용합니다.

2. 평가의 역할: 북극성

평가는 AI 개발의 주춧돌입니다. 성능 측정치를 제공하여 결과의 품질과 정확도에 집중할 수 있게 합니다. 초기에는 수동적 탐색으로 시작해 성능이 안정되면 구조화된 평가로 전환하는 것이 중요합니다.

• 데이터셋 활용: 맞춤형 데이터셋을 생성해 LLM의 답변을 검토하고, 포괄적으로 조사합니다.
• 직접 검토: 자동화된 테스트에 의존하지 않고, 직접 검토를 통해 뉘앙스와 미묘한 차이를 포착합니다.
• 피드백 매커니즘: 평가 설정 내에서 피드백을 수집해 트렌드를 파악하고 이슈를 찾아냅니다.

3. RAG와 미세조정: 필요 시 상황에 맞는 심층 정보 제공

RAG는 추가적인 컨텍스트가 필요할 때 사용합니다. 외부 지식을 활용해 모델의 답변을 향상시키는 방법입니다. 또한, 미세조정은 특정 작업이나 고유한 상황에 맞춰 LLM을 최적화합니다.

• 반복 검색: 후속 질문을 통해 검색을 구체화하고 검색된 정보의 연관성을 개선합니다.
• 조각 나누기: 데이터를 작은 조각으로 나누고 임베딩을 생성해 세밀한 검색이 가능합니다.
• 순위 조정: 초기 검색 후, 보조 모델을 사용해 결과의 순위를 다시 매깁니다.

4. 피할 함정들: 성공적인 미세조정을 위한 주의사항

미세조정 과정에서 흔히 발생하는 문제를 피하기 위해 주의해야 할 사항들이 있습니다:

• 학습 데이터 부족: 충분한 양질의 데이터를 사용해 모델을 학습시키는 것이 중요합니다.
• 불균형한 학습 데이터: 데이터셋의 균형을 맞춰 잠재적 편향성을 완화해야 합니다.
• 공개 데이터 재사용: 고유한 데이터를 추가해 모델의 학습 능력을 확장합니다.
• 부족한 프롬프트 엔지니어링: 명확하고 풍부한 컨텍스트를 갖춘 프롬프트를 만드는 데 시간을 투자합니다.
• 점진적으로 평가하지 않음: 정기적인 평가 과정을 통해 문제를 조기에 발견하고 수정합니다.

마무리하며

상용 LLM을 구축하는 것은 정밀한 엔지니어링과 신중한 의사결정이 필요한 작업입니다. 프롬프트 엔지니어링과 강건한 평가, RAG와 맞춤형 미세조정을 통해 성공적인 LLM 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 끊임없이 반복하고 개선하면서 LLM 개발 과정에 익숙해지시기 바랍니다.