올해 하노버 메세에선 생성형 인공지능(AI)의 대규모언어모델(LLM) 솔루션이 기업용으로 특화하는 추세를 뚜렷이 확인할 수 있었다.독일 솔루션 기업 SAP는 한층 진화한 LLM 기반의 대화형 유저인터페이스(사용자와 컴퓨터가 상호 작용하는 시스템) ‘줄(Joule)’을 선보였다. 줄은 언어뿐만 아니라 다양한 표, 엑셀 등 정형화된 ‘구조적 데이터’를 AI가 이해하고 분석하는 데 최적화된 솔루션이다.
구조적 데이터는 텍스트, 이미지 같은 ‘비구조적 데이터’에 비해 컴퓨터가 해석하기 어려워 챗GPT 등이 거짓말하는 현상을 일컫는 ‘환각’(할루시네이션)이 심하다는 지적을 받았다. 이 때문에 기업이 보유한 수많은 정보를 활용하기 어렵다는 게 최대 단점으로 꼽혔다.
SAP는 ‘지식 그래프’를 적용한 뒤 데이터 간 관계와 맥락을 이해하게 하는 방식으로 해석의 정확도를 높여 이 같은 문제를 해결했다.
게오르크 쿠베 SAP 에코시스템 부문장(사진)은 “기업용 AI는 높은 정확성과 보안 기술력을 요구하며 SAP AI는 구조적 데이터와 비구조적 데이터를 모두 모아 사용할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
미국 기업 알테어도 AI 기반 데이터 분석 플랫폼인 ‘래피드마이너’를 통해 기업에 특화한 지식 그래프 기반의 LLM을 출시했다. 래피드마이너는 코드 없이도 손쉽게 LLM을 구축할 수 있어 고객이 자사 데이터를 학습시켜 기업에 특화한 경량화 대규모언어모델(sLLM)을 만들 수 있다.
크리스천 버크너 알테어 수석부사장은 “일반인이 LLM을 이용해 시간을 절감하듯 기업도 sLLM으로 생산성 향상을 경험할 수 있다”며 “다수 제조 기업이 sLLM 효율성을 체감하고 있다”고 설명했다.
하노버=이정선 중기선임기자 leeway@hankyung.com
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