Private LLM: Tuning and Deployment Strategies Explained

비공개 LLM은 ChatGPT와 같은 공개 모델에 비해 기업의 제어, 개인정보 보호 및 비용 효율성을 향상시킵니다.

### 맞춤형 LM 미세 조정 및 배포: 주요 개념 및 기술
* 👋 안지만이 소개된 후, 발표의 목적은 **파인콘과 사이오닉 AI의 발표를 지원하기 위한 기본 개념**을 설명하는 것이다.
* 📚 오늘의 주제는 **커스텀 LM의 파인 튜닝과 배포 방법**으로, 이전 발표와 겹치는 내용이 있을 수 있다.
* 🔑 프라이빗 LLM을 만드는 이유는 크게 세 가지로, **프라이버시 문제, 회사에 맞는 최적화, 그리고 비용 절감**이 있다.
* 💰 프라이빗 LLM을 사용하면 **일반적인 ChatGPT보다 50배에서 100배 더 저렴**하게 운영할 수 있다는 점이 강조되었다.
* 🔍 파인 튜닝의 중요성은 **LLM이 특정 도메인에 맞춰 더 나은 답변**을 제공하도록 학습시키는 과정으로, 일반적인 프롬프트 입력만으로는 원하는 형태의 답변을 얻기 어렵기 때문이다.
* 📈 파인 튜닝을 통해 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 예를 들어, **7억 모델을 사용해 JSON 형태로 답변**을 요구했을 때 파인 튜닝 후 성능이 개선된 사례가 소개되었다.
* 🛠 ️ 파인 튜닝 기술에는 **'로라'와 '도라'** 같은 방법이 있으며, 이들은 **GPU 메모리를 절약**하면서도 효율적인 학습을 가능하게 한다.
* 📊 마지막으로, 파인 튜닝을 통해 **GPT-4 수준의 성능을 100달러 이내**로 달성할 수 있으며, 데이터의 품질이 중요하다는 점이 강조되었다.

### 레그 기술의 발전과 효율적인 운영 방안
* 🔧 최근 레그 기술의 모듈화 설계가 주목받고 있으며, 이는 **유즈 케이스에 따라 다양하게 적용**될 수 있습니다.
* 📊 레그의 성능을 측정하기 위해 공개된 최신 라이브러리인 **스라와 같은 평가 도구들**이 등장하고 있습니다.
* 🤖 질문 증강 기법인 하이드라는 **LM의 답변 품질을 높이는 데 도움**을 주며, 임베딩 비교를 통해 정보의 유사성을 평가합니다.
* 📈 리랭킹 기법은 정보의 중요성을 판단하여 레그의 성능을 향상시키는 데 기여하며, 이를 위해 **별도의 랭커 모델**이 필요합니다.
* 💡 하이퍼 랭크와 파인 튜닝을 결합했을 때, **성능 점수가 80점에서 90점에 달하는 높은 결과**를 보였습니다.
* 💸 그러나 **정확도가 높아질수록 비용과 레이턴시도 증가하는 트레이드 오프**가 존재하여, 선택에 대한 고민이 필요합니다.
* 🛠 ️ 인덱싱 및 파인 튜닝 파이프라인을 통해 자동화된 운영 프로세스를 구축하는 것이 중요하며, 이를 통해 **최신 데이터에 기반한 모델 성능 향상**이 가능합니다.
* 🌐 베슬 AI 플랫폼은 이러한 복잡한 과정을 간소화하여 **사용자가 쉽게 AI 모델을 운영**할 수 있도록 지원하고 있습니다.

MLOps Now — 쉽고 빠르게 커스텀 LLM을 파인튜닝, 배포하는 방법 — 안재만, CEO, VESSL AI

Build, train, and deploy models faster at scale with fully managed infrastructure, tools, and workflows.


VESSL AI

다른 발표자들의 발표 서포트를 위한 기본 개념 브리핑

커스텀 LM 파인 튜닝 및 배포 방법 설명

4월 메로스 나우 발표 내용과의 중복 가능성 언급

프라이빗 LLM 제작 이유: 비용, 제어, 개인 정보 보호

개인 정보 보호 문제: ChatGPT의 내부 정보 사용 어려움

회사 맞춤 LLM 최적화를 위한 프라이빗 LLM 사용

비용 절감: 프라이빗 LLM이 챗GPT보다 50~100배 저렴

파인튜닝: 추가 데이터 학습을 통한 LLM 성능 향상

추가 데이터 제공을 통한 답변 질 향상

운영 효율 향상: 사이즈 감소 및 성능 향상

베이스 모델과 1000만 토큰 데이터를 사용한 테스트 결과

파라미터 효율적 파인튜닝(PFT) 기술 소개

실제 파인튜닝 결과: GPT-4보다 우수한 성능

레거시 사용 이유: 정보 출처 명확화 및 할루시네이션 방지

레거시 과정에서의 고려 사항: 문서 분할, 벡터화, 프리프로세싱

레거시 기술 발전 동향: 나이브 레거시, 어드밴스드 레거시, 모듈러 레거시

레거시 성능 평가 도구 및 라이브러리 소개

모델 압축 및 최적화 기법(AWQ, 플래시 어텐션, 페이지 어텐션)

최적화 기법 적용 결과: 5배 이상의 성능 향상

최종 결론: 프라이빗 LLM을 통한 고성능 및 저렴한 운영