최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어왔습니다. ChatGPT, Bard, Claude와 같은 상용 LLM은 놀라운 성능을 제공하지만, 대부분의 경우 사용자는 높은 비용을 지불해야 합니다. 이러한 비용 문제는 특히 스타트업, 개인 개발자, 소규모 연구팀에게 부담으로 작용할 수 있습니다.
이에 따라 무료 또는 최소한의 비용으로 LLM을 개발하거나 활용하려는 움직임이 점점 더 주목받고 있습니다. 오픈소스 모델을 활용하여 LLM을 개발하는 방법과 그 이점, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 가능성에 대해 깊이 탐구해보고자 합니다.
1. 왜 무료 또는 저비용 LLM 개발이 필요한가?
1) 비용 절감
상용 LLM은 API 호출당 비용이 발생하며, 대규모 데이터 처리나 반복적인 작업이 필요한 경우 비용이 기하급수적으로 증가합니다. 예를 들어, 한 달 동안 수백만 번의 API 호출을 하는 애플리케이션은 수천 달러 이상의 비용이 들 수 있습니다. 반면 오픈소스 모델은 초기 설정 비용만 발생하며, 이후에는 클라우드 또는 로컬 서버에서 실행하여 지속적인 비용을 줄일 수 있습니다.
2) 커스터마이징 가능
상용 모델은 제한된 커스터마이징 옵션을 제공하며, 특정 도메인에 맞춘 튜닝이 어려울 수 있습니다. 반면 오픈소스 모델은 코드와 가중치가 공개되어 있어 특정 산업이나 애플리케이션에 맞게 조정할 수 있습니다.
3) 데이터 프라이버시
상용 LLM을 사용할 경우 데이터가 외부 서버로 전송되며, 이는 민감한 정보를 다루는 프로젝트에서 보안 리스크를 초래할 수 있습니다. 오픈소스 모델은 로컬 환경에서 실행 가능하므로 데이터 프라이버시를 보장할 수 있습니다.
2. 무료 또는 저비용 LLM 개발의 주요 접근 방식
본 블로그에서는 대표적인 무료 LLM 모델을 활용합니다.
- LLaMA: Meta에서 공개한 모델로, 높은 성능과 효율성을 자랑합니다.
- Exaone: LG전자 연구원에서 개발한 LLM 모델로 경량화 및 최적화 기술 연구에 집중했습니다.실제 산업 현장에서 사람의 생산성과 업무 효율성을 극대화할 수 있도록 성능을 강화했습니다.
- Bloom: BigScience 프로젝트에서 개발한 다국어 지원 오픈소스 모델로, 다양한 언어와 도메인에 적합합니다.
- Falcon: TII(Tecnhology Innovation Institute)에서 공개한 고성능 언어 모델로, 상업적 사용도 허용됩니다.
- GPT-NeoX: EleutherAI에서 개발한 GPT 계열의 오픈소스 모델로, 성능과 확장성이 뛰어납니다.