고장주
PMC pre-networking 행사에서 들어보고 느낀 것들과 새로운 과제
눈을 떠보니 비가 오고 있어 마음이 차분히 가라 앉아 글 쓸 정신이 좀 나네요.
당장의 처리해야 할 업무나 실행해야 할 아이디어 고민 때문에 머리속이 늘 이 생각 저 생각으로 꽉 채워진 느낌이었는데, 오늘 아침은 묘하게 제 뇌까지 씻어내 주는 듯한 적당한 강우 소음 덕에 글 쓸 정신이 나는 듯 합니다.
다시 잡다한 생각들이 스멀스멀 기어 나오기 전에 늘 아침이면 급조하는 홈메이드 카페라떼를 목구멍에 부어 넣고 지난 PMC pre-networking 행사를 통해 얻은 것과 AI를 이해하고 활용해 보기 위해 해야만 할 새롭게 발생된 '나의 과제'에 대해 기록해 놓고자 합니다.
매우 잘 짜여진 행사. 그래서 아쉬운,
이번 pre-networking 행사에 초대자가 PMC 참가자로만 국한된 것이 아닌, 비참자가에게도 열려 있었던 덕에 마침 끙끙 앓고 있던 부분에 대한 해결책에 대해 답을 얻기 좋은 기회가 될 것 같아 참가를 하게 되었는데요.
사실 낯선 사람들과 모여서 담소를 시작해 내는게 그리 쉬운 일은 아닌 것 같습니다. 그럼에도 불구하고, 행사장의 전체적인 구성과 분위기 조성을 위한 많은 노력이 매우 돋보였던 것 같습니다. 이건 제가 Disquiet* 팀에 듣기 좋으라고 얘기하는 건 아닙니다.
분명, 해당 행사를 통해 참여자들이 목적 달성이 가능한 부분이 많았고, 그러한 목적을 한정된 2시간이라는 시간 안에 해결할 수 있도록 지속적으로 상황을 조성 해주었다는 것은 분명하니깐요.
그래서 프로덕트 관련하여 네트워킹이 필요하신 분들이라면 Disquiet*에서 비슷한 기회를 또 만들어 주신다면 꼭 참석해 보시라고 말씀 드리고 싶네요.
그리고 저 또한 함께할 팀원이 아직은 없기에 도전하지 못했지만, 다음 번 PMC 기수 모집이 또 있다면 그때는 팀원을 직접 구성해 보거나, 아니면 팀원으로 들어갈 수 있도록 애써보고, 되도록이면 꼭 참여를 해보고 싶습니다.
담소 나누기 참 좋은 자리였기에 저로서는 사실 2시간 밖에 활용하지 못했다라는 것이 아쉬움으로 남긴 하네요. 그래도 그 시간 내에 인사 나누고 이야기를 들어본 바에 따라, 궁금해 하던 것들 중 일부에 대한 것들은 해결하고 또 계속해서 연락해 볼 수 있는 여러 좋은 회사의 대표님들을 뵙고 연락처를 나눌 수 있어서 매우 유익했던 것 같습니다.
해결된 질문들
제 프로덕트는 현재 ChatGPT를 활용해 AI 챗봇을 구현해 놓았는데요.
현재로서는 간이하게 'System'에 역할 부여 후 AI 상담 채팅을 진행하도록 짜여져 있어, 사실상 날 것의 ChatGPT에다가 우리가 익숙한 카톡과 같은 채팅창의 프론트를 가지고 있는 정도의 모습을 하고 있습니다.
하지만, 만들어 놓고도 적극적으로 홍보하지 못하고 있는 상황인데요.
답변 퀄리티가 업계의 요구 수준을 충족하지 못하는 데다, 학습된 답변의 근거정보가 2021년 즈음에 머물러 있다는 것입니다.
이러한 부분은 LLM을 이용한 AI응용서비스 메이커들에겐 '보다 더 높은 수준의 응용'이 아직은 어려울 수밖에 없게 되는 요인이 되는 것 같습니다.
저는 행사장에서 이 문제 해결을 위해 'Fine-Tuning'을 고려해 보고, 질문을 주로 그러한 쪽으로 했었습니다.
그리고 얻은 정보들..
1) Fine-Tuning이 현재로서는 '비용 대비 편익'이 현저히 낮다.
편익자체의 절대값은 클 수 있지만, 그러한 높은 절대값의 편익을 내려면 또 그만큼의 굉장히 높은 비용 투입이 필요할 가능성이 높다.
2) AI 답변 퀄리티를 높이는 데 다양한 방법론이 있다.
a. 실시간 웹접속하여 답변결과에 반영해 주는 방식으로 LLM들이 진보되어 서비스를 내놓고 있다.
b. Fine-Tuning을 구독료를 내고 저렴하게 진행할 수 있게 해주는 서비스가 있다.
c. 백엔드에서 AI의 최종답변을 내놓기 전 다중 검증하는 방식으로 작동하게 하는 방법이 있다.
3) AI 발전 속도는 해도 너무하게 빠르다.
지금 뭔가 만들더라도 OpenAI, Google, Meta 등 LLM 거대개발사들이 시장우위 확보를 위해 치열하게 싸우고 있는 와중이라, 서비스 진보속도도 빨라서, 정말 조금 기다리면 원하던 형태의 서비스들이 금방 금방 나올 것이다.
특히, 3)번이 뭔가 착수하기에는 의사결정에 애를 먹게 하는 부분이 있습니다.
기껏 필요해서 코드를 짜서 만들었더니, LLM 거대개발사들이 떡하니 만들어서 내놓는 상황이 오면, 투입한 노력, 시간 그리고 소소할지라도 비용을 투입한 결과가 일순간 쓸모 없는 짓이 될 수도 있으니깐요.
하지만, 저의 대결론은.. 그럼에도 불구하고 AI에 대해서는 현재 형태 기반에서라도 응용서비스를 계속 만들어 나가는 것이 옳다는 것이었습니다.
정말 대규모 비용 투입이 아니라면, 투입한 노력과 시간은 AI에 대한 더 나은 이해와 개발경험으로 치환되어, 다시 변화된 LLM들에 맞추어 무언가를 다시 빌딩할 때 '보다 신속하게' 서비스를 출시하게 만드는 귀중한 지식재산이 될 것이기 때문입니다.
그리고 부가적으로, 'Langchain'이라는 라이브러리를 쓰더라.. 저는 직접 AI 모델 개발을 하는 것은 아니기에 LLM 개발 관련 라이브러리겠지 하고, 어림 짐작으로 쳐다도 보지 않았었는데요. 제가 크게 미스한 부분인 것 같네요.
새로운 과제
당장으로서는 제 문제를 해결하기 위해서는 어느 한가지만의 LLM을 쓰기엔 각각의 LLM들에게서 "뭔가 하나씩은 부족한 점"이 발견됩니다.
그래서 일단은 AI Fine-Tuning을 직접적으로 비용 부담을 최소화해서 테스트해보기에 가장 적합한 LLaMA2를 결국 직접 손대보기로 결정하고 이번 주에 작업을 준비하기 시작하였습니다.
데이터도 일단은 소량을 쓸 생각이고, 한국어 답변도 기대할 수 없다지만 일단은 ChatGPT보다 Fine-Tuning하기에 더 적합하다는 어느 유튜버의 평가가 있으니 LLaMA2로 시도해 보기로 했습니다.
테스트를 위해 우선 할 일로서, 다음 주 중 Langchain을 살펴보고, 문제 없다면 제 프로덕트 테스트 코드에 반영해 놓으려 합니다. Langchain에서는 여러 LLM에 접근하기 위한 편리한 메소드를 제공하고 있는 것 같아 테스트를 시작하려면 꼭 필요해 보이기는 하네요.
만약, 이 테스트 결과가 성공적이면 ChatGPT와 함께 LLaMA2를 multiple로 연결해 돌리는 것을 고려하고 있습니다.
Fine-Tuning결과만 좋게 나온다면 현재 제가 취할 수 있는 최선안이긴 하네요.
하지만.. 아직도 제가 인지하지 못한 허들이 많이 있을 것이라, 벌써부터 험난함이 느껴지긴 하네요.
날 것의 LLM을 그대로 쓰던 것에서 다시 직접 모델을 학습시키는 쪽으로 한발짝 나가려는 시도이다 보니, 분명 또다시 시작될 시행착오의 향연들... T..T
그리고... 무엇보다 PMC 행사를 통해 뵙게 된 AI 메이커 업계의 대표님들과 새롭게 고안한 수익모델을 들고 교류를 계속해 나간다면, 상호간에 좋은 비지니스 기회를 언젠가는 창출해 낼 수 있지 않을까 생각 됩니다.
그래서 이번에 알게 된 대표님들과 끊이지 않고 교류해 나가는 것을 가장 큰 과제로 잡았습니다.
교류하여 자꾸 얘기하다 보면 얻어지는 인사이트를 통해 우리나라 기업들에게 유익한 가치를 제공할 수 있는 AI서비스가 언젠가는 나오리라 봅니다.
이렇게 글을 또 쓰고 나니.. 다시 또 머리속에서 이 생각 저 생각이 기어나오기 시작하고 있네요.
이번 메이커 로그는 여기서 맺고, 그 생각들 다시 To-Do 리스트에 적어 넣고 또 달려 봐야 할 것 같습니다.
행복하고 유익한 주말 되세요~