퇴근길 실험실

LLM, sLLM, SLM은 단순히 기술 도입만으로는 성과를 내기 어렵다. 특히 기업에서 실무적으로 도입할 경우, 기술적인 요소 외에도 조직, 보안, 비용, 운영 프로세스 등 다양한 측면을 동시에 고려해야 한다.이번 글에서는 기업이 생성형 AI를 도입하기 전 반드시 검토해야 할 7가지 핵심 요소를 정리해보았다.1. 활용 목적과 기대 효과 명확화단순한 트렌드 추종이 아니라 “무엇을 해결하고 싶은가?”를 명확히 해야 한다.예: ▶ 사내 문서 자동화 ▶ 고객 질의응답 대응 ▶ 코드 자동화 ▶ ERP/CRM 연동 등✅ 팁: 기대 효과를 정량적으로 제시하면 프로젝트 승인 확률이 높아진다 (예: 업무시간 절감 30%, 회신 속도 50% 단축 등).2. 데이터 준비 상태 점검사내 문서, 업무 이력, 메일/FAQ 등 ..

AI를 도입하려는 기업들이 sLLM(specialized/small LLM) 또는 SLM(Small Language Model)을 채택하고자 할 때 가장 먼저 살펴보는 것은 바로 어떤 솔루션을 사용할 수 있는가이다. GPT와 같은 LLM은 대표 서비스가 잘 알려져 있지만, sLLM/SLM 영역에서는 다양한 상용 솔루션과 오픈소스 프로젝트가 혼재되어 있어 비교가 필요하다.이번 글에서는 기업에서 활용 가능한 대표적인 sLLM/SLM 솔루션과 신뢰할 수 있는 오픈소스 프로젝트를 유형별로 정리하고, 각 솔루션의 특징, 장단점, 추천 도입 환경 등을 비교해본다.1. 상용 sLLM/SLM 솔루션1) Microsoft Azure OpenAI 기반 Private GPTGPT-4 기반의 모델을 Azure 상에서 독립된 ..

2024년 현재, 기업들이 선택할 수 있는 LLM 서비스는 GPT 시리즈(OpenAI) 외에도 Claude(Anthropic), Gemini(Google), Command R(Cohere) 등 다양해지고 있다. 이들 모델은 성능, 활용 영역, 보안성, 비용 구조 면에서 큰 차이를 보인다.이번 글에서는 대표 LLM 서비스를 실무 관점에서 비교해보고, 기업이 어떤 기준으로 선택해야 하는지 정리해본다.1. 주요 LLM 서비스 요약모델제공사특징최신버전('24년 기준)GPTOpenAI범용, 생성성 뛰어남GPT-4-turboClaudeAnthropic문서 처리, 긴 맥락Claude 3GeminiGoogle멀티모달, 검색 강화Gemini 1.5 ProCommand RCohereRAG 특화, 오픈성 강조Command ..

기업이 생성형 AI를 도입할 때, 어떤 모델 구조를 선택하느냐는 전략적으로 매우 중요한 결정이다. LLM, sLLM, SLM은 겉으로 보기에는 모두 언어모델 기반 AI지만, 기술 아키텍처, 처리 방식, 운영 환경이 전혀 다르다.이번 글에서는 이 세 가지 모델의 기술적 구조, 처리 흐름, 운영 방식을 기업 실무자 관점에서 비교 분석해본다.1. 모델 크기 및 파라미터 구조 비교항목LLMsLLMSLM파라미터 규모수천억~1조수억~수십억수천만~수억학습 방식대규모 사전학습 (Pretraining)파인튜닝 + RAG 기반경량 학습 또는 지식 증류저장 크기수십~수백 GB수 GB수백 MB ~ 1GBLLM은 대규모 데이터를 기반으로 사전학습되어 추론력과 표현력이 강력하지만, 처리 속도와 비용 측면에서는 부담이 크다. 반면..

최근 생성형 AI 도입 논의가 본격화되면서, 기업들은 단순한 API 호출 방식의 LLM을 넘어서 sLLM(specialized/small LLM) 또는 SLM(Small Language Model) 도입으로 관심을 옮기고 있다. 이는 단순히 비용이나 기술 트렌드 때문만이 아니라, 실제 기업 업무 환경과 요구사항을 충족시키기 위한 전략적 판단에서 비롯된 흐름이다.이번 글에서는 기업들이 왜 지금 sLLM과 SLM에 집중하고 있는지, 그 배경과 트렌드를 산업별 사례와 함께 정리해본다.1. LLM의 확산이 만든 AI 인식 전환ChatGPT가 등장한 이후, 기업은 AI에 대한 막연한 기대에서 실제 활용에 대한 고민으로 전환되었다. 다음과 같은 질문이 기업 실무자들 사이에서 빈번하게 등장한다."우리가 지금 API ..

생성형 AI가 본격적으로 산업 전반에 확산되면서, 기업 내 AI 도입에 대한 관심도 급격히 높아지고 있다. 특히 ChatGPT를 필두로 한 LLM(Large Language Model), 이를 기업 환경에 맞게 변형한 sLLM(small LLM 또는 specialized LLM), 그리고 비교적 소규모 환경에서 학습되고 운영되는 SLM(Small Language Model) 이 기업의 AI 전략 핵심 기술로 주목받고 있다.이번 글에서는 LLM, sLLM, SLM의 기본 개념과 태생적 차이, 그리고 기업이 어떤 모델을 도입할지 고민할 때 반드시 이해하고 넘어가야 할 구조적 특징들을 정리해본다.1. LLM (Large Language Model): 거대한 사전학습 모델개념LLM은 대규모 텍스트 데이터를 기반..

FinOps는 단순한 클라우드 비용 관리가 아니라, 비용 최적화를 위한 전략적 접근 방식이다. 이번 시리즈에서는 FinOps의 개념부터 주요 원칙, 도구 및 기술 스택, 운영 전략, KPI, 문제 해결 방안까지 전반적인 내용을 다뤘다. 이번 글에서는 전체 시리즈를 정리하고, FinOps의 미래 방향성과 기업이 준비해야 할 사항을 논의한다.1. FinOps 핵심 내용 정리1) FinOps 개념 및 필요성클라우드 비용 관리를 체계적으로 수행하기 위한 운영 모델가시성(Visibility), 책임성(Accountability), 최적화(Optimization)라는 세 가지 원칙에 기반2) FinOps 프레임워크와 운영 전략Crawl-Walk-Run 모델을 통해 점진적으로 도입 가능실시간 비용 모니터링, 팀별 비..

FinOps를 도입한 이후에도 여러 가지 운영상의 문제점이 발생할 수 있다. 기업이 FinOps를 효과적으로 운영하기 위해서는 이러한 문제를 사전에 예측하고 적절한 대응 전략을 마련하는 것이 중요하다. 이번 글에서는 FinOps 도입 후 발생할 수 있는 주요 문제와 이에 대한 해결 방안을 자세히 분석한다.1. FinOps 운영 중 발생할 수 있는 주요 문제1) 클라우드 비용 가시성 부족팀별 또는 프로젝트별 비용이 명확하게 구분되지 않아 최적화가 어려움실시간 비용 데이터를 확인하기 어렵고, 비용 초과가 발생했을 때 즉각적인 조치가 어려움2) 부서 간 책임 분배 문제IT 부서, 개발팀, 재무팀 간의 협업 부족으로 인해 비용 관리의 책임이 명확하지 않음비용 초과 발생 시 책임 소재를 명확히 하기 어려운 경우가..

FinOps의 성공적인 운영을 위해서는 비용 최적화 성과를 측정할 수 있는 명확한 KPI(Key Performance Indicator)와 지표를 설정해야 한다. 이번 글에서는 FinOps 운영의 효과를 평가하는 데 필요한 주요 지표와 성과 측정 방법을 심층적으로 분석하고, 이를 실제 운영에 적용하는 방법을 살펴본다.1. FinOps 운영 성과를 측정하는 핵심 KPI1) 클라우드 비용 사용률 (Cloud Cost Efficiency)전체 클라우드 예산 대비 실제 사용된 비율을 측정목표: 사용하지 않는 리소스를 줄이고 예산 초과를 방지2) 리소스 활용률 (Resource Utilization Rate)배포된 클라우드 리소스 중 실제 사용되는 비율 측정목표: 불필요한 리소스 낭비 최소화 및 최적화 실행3) ..

클라우드 비용 관리를 위한 FinOps의 성공적인 도입은 명확한 전략과 단계적 구축 방법에 따라 결정된다. 이번 글에서는 조직 내에서 FinOps를 도입할 때 필요한 역할 및 책임 분담 전략과 함께, 기업 규모와 산업 특성에 따른 실무적 구축 방법을 구체적인 사례와 함께 제시한다.1. 조직 내 역할 및 책임 분담 전략FinOps 팀 구성재무팀(Finance): 예산 관리와 비용 예측 담당운영팀(Operations): 클라우드 자원의 실시간 모니터링과 관리기술팀(Engineering): 클라우드 리소스 최적화와 비용 절감 방안 실행책임 할당부서별로 클라우드 비용 관리 책임자를 명확히 지정하여 책임성을 높인다.정기적인 비용 리뷰 미팅을 통해 각 팀이 비용 관리 성과와 과제를 공유하고 논의한다.2. 기업 규모..