AI의 발전이 산업 맞춤형 모델로 나아가고 있다.
음성 AI, 의료 등 산업 적합 모델 필요성 부상
범용적인 인공지능 모델 시대는 점차 막을 내리고 있는 것으로 보인다. 많은 기업들이 운영 전반에 AI를 도입하면서, 일반적인 언어 모델이 특정 산업의 요구를 충족시키기 어려운 한계가 나타나고 있다. 특히 음성 인식이 중요한 음성 AI 분야에서는 전문 용어를 이해하고 적절히 대응하는 능력이 필수적이다.
의료 분야에서는 정확한 음성 인식과 전문 특화된 LLMs(대형 언어 모델)의 결합이 필수적이다. 이를 통해 올바른 진단 서술과 잠재적 오류 간의 차이를 만들어 낼 수 있다. 이러한 배경에서 기업들이 AI 통합 방식으로 BYO-LLM(Bring Your Own LLM)을 채택하고 있다. LLM 환경은 빠르게 변화하고 있으며, DeepSeek과 Mistral 같은 새로운 업체들이 기존 강자에 도전하며 혁신의 폭을 넓히고 있다.
각 산업은 고유한 언어를 가지고 있어, 기술 변화에 따라 공급업체에 종속되는 것은 점점 더 많은 위험을 동반한다. BYO-LLM은 기업이 전체 인프라를 대대적으로 개편하지 않고도 더 나은 모델에 신속히 대응할 수 있게 해준다. GDPR과 같은 규제로 인해 데이터 관리가 중요시되면서 BYO-LLM은 기업이 지역 표준을 준수하는 공급업체를 선택하거나 모델을 현지에서 운영할 수 있도록 해준다.
DeepSeek의 등장은 LLM 개발의 전환점을 보여준다. 장애물이 줄어들고 Hugging Face 같은 오픈소스 플랫폼을 통해 사전 훈련된 모델에 접근할 수 있게 되었다. 하지만 경쟁력 있는 LLM을 제작하려면 여전히 상당한 자원이 필요하다. 최신 모델을 세밀하게 조정하는 것은 이제 더 쉬워졌으며, 기업은 지적재산을 유지하면서 필요에 맞는 도메인 특화 모델을 개발할 수 있다.
기존 모델의 세밀한 조정은 비용이 덜 들지만 데이터 과학자와 컴퓨팅 자원에 대한 투자도 필요하다. 특히 실시간 응용 프로그램에서는 모델의 효율성이 중요하다.
따라서 기업들은 AI가 차별화된 관건이 아닌 이상, 언제 기존 모델을 채택하고 언제 새로 개발할지를 이해한다면 더 많은 이점을 얻을 수 있다. AI의 미래는 더 큰 모델이 아닌, 특정 작업에 적합한 올바른 모델에 달려 있다. 오픈소스 혁신의 가속화와 전문화된 모델의 증가 속에서, 효과적으로 적절한 도구를 통합할 수 있는 기업들이 성공할 것이다.
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