SoftlyAI Blog
작년 겨울부터 올해 봄은 NLP 분야에서 격변의 시기였습니다. OpenAI의 GPT, Google의 Bard, Antrhopic의 Claude, 그리고 Meta의 LLaMa와 같은 초거대 언어 모델들이 AI 산업과 학계에 큰 영향을 미치고 있기 때문인데요.
이러한 맥락에서 올해 개최된 ACL 2023에서 소개된 혁신적인 연구 동향과 흥미로운 발견들을 정리해 보았습니다. 이를 통해 자연어처리 연구자 커뮤니티가 LLM 발전에 대해 어떻게 대응했고, 어떤 새로운 연구 주제를 발굴해 의미 있는 결과를 도출 했는지를 살펴보실 수 있습니다.
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Sungjoon Park
- July 20, 2023
- - ACL 2023, AI, NLP
최근 “LLM 챗봇이 과연 우리 회사의 비즈니스 특성을 고려해서 답변해줄 수 있을까?” 고민하시는 분들을 자주 만나게 됩니다. 상용 LLM이 사전학습하지 않은 외부 지식을 바탕으로 답변을 생성하게 만들기 위한 시도들은 어떤 것이 있으며, 어떤 한계점들이 있는지 소개하고, 왜 SoftlyAI는 Retrieval-augmented Generation 시스템을 개발하게 되었는지 확인해보세요.
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Hyemin Park, Sungjoon Park and Jihyung Moon
- June 8, 2023
LLM의 상용화와 함께 AI 솔루션을 적용하는 데 있어서 주요한 경제적, 기술적 진입장벽으로 작용했던 대량의 고품질 데이터셋 확보의 필요성이 대폭 줄어들었습니다. LLM을 활용하게 되면 기업이 AI를 비즈니스에 활용하기 위해 필요한 데이터셋을 확보하는 과정이 어떻게 간소화될 수 있는지를 살펴보도록 하겠습니다.
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Hyemin Park, Jihyung Moon and Sungjoon Park
- June 1, 2023
LLM은 기존의 비즈니스 모델뿐만 아니라 고객 가치 창출 방식 까지도 혁신하고 있습니다. 기업들은 대규모 데이터셋 없이도, 자연어 기반의 대화를 주고 받는 형태로, 다양한 업무의 효율성을 높일 수 있게 되었는데요. 기존에는 AI 내재화에 집중하고 있지 않던 기업들도 쉽고 저렴하게 AI를 내재화할 수 있는 방법에 대해 고민하게 되었습니다. LLM이 비즈니스 관점에서 실질적으로 가져온 변화는 무엇일까요? 그리고 이를 활용하고자 하는 기업의 C레벨의 과제는 무엇일까요?
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Hyemin Park
- May 23, 2023
트로스트는 누구나 쉽게 마음의 문제를 관리받을 수 있고, 스스로 자신의 정신건강을 진단할 수 있는 일상 멘탈케어 서비스입니다. 처음 사용하는 사람들은 리뷰를 통해 본인에게 맞는 상담사를 찾는데요. 리뷰의 양이 많아지고, 상담사 분들이 전문성과 특징이 다양해짐에 따라 사용자들은 더 많은 후기를 읽어보아야 하고, 상담을 하기까지의 장벽이 더 높아집니다. 트로스트는 AI를 통해 어떻게 이 문제를 해결했을까요?
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Jihyung Moon
- May 9, 2023
기존의 Moderation AI 모델들은 각각의 사용 목적과 맥락에 맞게 학습되어 있지만, 도메인이나 국가, 문화권의 차이로 인해 탐지 성능이 떨어질 수 있습니다. 영미권 이외의 국가에서 사용되는 단어, 이모지, 논쟁이 되는 발언 등의 탐지 정확도는 아직 개선이 필요한 상황입니다. 따라서 서비스에 적합한 자동 탐지 모델이 필요한 경우, 사용자의 문화와 서비스 목적을 고려한 Custom Moderation AI가 필요합니다.
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Dong-Ho Lee, Sungjoon Park and Jihyung Moon
- April 25, 2023