로컬 LLM (프라이빗 LLM)

로컬 LLM이란?

로컬 대규모 언어 모델(Local large language model, LLLM)은 조직의 자체 하드웨어 또는 프라이빗 클라우드에 배포되는 대규모 언어 모델(LLM)이다. 로컬 LLM은 프라이빗 LLM이라고도 한다.

로컬 LLM의 작동 방식

로컬 대규모 언어 모델은 챗GPT, 제미니 또는 기타 타사 대규모 언어 모델과 동일하게 작동한다. 기본적으로 최종 사용자가 프롬프트를 입력하면 LLLM이 응답을 제공한다.

차이점은 로컬 LLM은 조직의 독점 데이터를 사용하여 특정 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있도록 미세 조정할 수 있다는 점이다. 이를 통해 LLLM은 도메인 지식이 필요한 작업에 유용한 응답을 제공할 수 있다.

로컬 LLM을 사용하는 이유는 무엇인가?

기업이 자체 LLLM을 배포하면 고객 데이터를 사용하여 모델을 특정 비즈니스 요구에 맞게 미세 조정할 수 있다. 이는 오픈AI나 구글이 모델 개발을 통제하는 챗GPT나 제미니와 같은 제3자 LLM에서는 불가능하다. 또한, 많은 국가에서 고객 데이터는 규제를 받는다.

예를 들어 직원이 제미니를 사용하여 고객 데이터를 분석하고 보고서를 생성하는 경우 GDPR 데이터 개인정보 보호 규칙 또는 데이터 주권 규정을 위반하게 될 수 있다. 그러나 로컬 LLM을 사용할 경우, 로그는 개인 식별 정보(PII)가 항상 비공개로 유지되고 회사의 통제 하에 있다는 것을 문서화할 수 있다.

로컬 LLM의 사용 사례

사람들이 업무와 엔터테인먼트에 사용하는 소프트웨어 애플리케이션에 생성형 AI가 통합됨에 따라, 조직과 개인이 로컬 LLM을 활용한 실험을 진행할 것으로 예상된다.

사용 사례는 다음과 같다:

• 기업의 내부 리소스를 참조하여 도메인별 질문에 답하거나 추천을 제공할 수 있는 정교한 챗봇.
• 대량의 독점 데이터를 검토하고, 트렌드를 분석하며, 자율적으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 트레이딩 봇.
• 도메인별 마케팅 콘텐츠, 기술 문서, 교육 리소스 또는 법률 문서를 생성할 수 있는 문서 작성 어시스턴트.
• 플레이어의 상호작용을 모니터링하고 분석하고 추천을 제공할 수 있는 게이밍 봇.
• 샌드박스 게임으로 사용할 수 있는 개인용 데스크톱 봇.

로컬 LLM에서 오픈소스의 역할

오픈 소스 모델은 무료로 사용할 수 있고 커스터마이징이 가능하지만, 기술적인 지식이 가장 많이 필요한 경향이 있다.

그럼에도 불구하고 접근성, 투명성, 커뮤니티 협업 측면에서 오픈소스의 이점은 초기의 기술적 어려움을 능가할 수 있다.

로컬 LLM 개인정보 보호 문제

기업이 데이터 센터나 프라이빗 클라우드에서 대형 언어 모델을 운영하기로 결정할 때, 배포가 데이터 보호 규정을 준수하는지 확인해야 한다.

기초 모델을 미세 조정하는 데 사용하기 전에 민감한 데이터를 익명화하면 개인 정보를 보호하는 데 도움이 될 수 있지만, 완벽한 차등 개인정보 보호(differential privacy) 전략은 아니다.

로컬 LLM에서 민감한 데이터를 사용하려는 경우 고려할 수 있는 몇 가지 모범 사례는 다음과 같다:

• LLM을 의도된 목적에 맞게 학습시키는 데 필요한 최소한의 데이터만 집계하고 처리한다.
• 엄격한 접근 제어를 구현하여, 권한이 있는 직원만 내부 프롬프트 및 모델 출력에 접근할 수 있도록 한다.
• 미사용 및 전송 중인 데이터를 암호화하여 무단 접근으로부터 데이터를 보호한다.
• 정기적인 데이터 관리 감사 및 모델 성능 검토를 실시하여 개인정보 보호 위험을 사전에 식별하고 해결한다.

로컬 LLM 예시

허깅 페이스(Hugging Face)는 로컬에서 실행할 수 있는 LLM을 찾을 수 있는 가장 좋은 곳 중 하나다. 허깅 페이스의 각 모델에는 일반적으로 모델의 아키텍처, 학습 데이터, 성능 지표, 잠재적 사용 사례에 대한 정보를 포함한 포괄적인 문서가 함께 제공된다.

로컬에서 실행할 수 있는 인기 있는 LLM에는 LLaMA, GPT-Neo, DistilBERT 버전이 포함된다.

컴퓨터에서 로컬로 LLM을 실행하는 방법

리소스 제약으로 인해 데스크톱 컴퓨터에서 전체 규모의 LLM을 실행하는 것은 실용적이지 않다. 하지만 적절한 하드웨어와 약간의 기술 전문 지식, 인내심만 있다면 소규모 기초 모델을 로컬에서 실행할 수 있다.

필요한 작업은 다음과 같다:

이제 데스크톱에서 로컬 LLM을 실행하는 방법을 알았으니 직접 사용해 보자! 오프라인에서 LLM을 실험해 볼 수 있으며, 운이 좋으면 모델과의 상호작용을 통해 새로운 사용 사례에 대한 영감을 얻을 수 있을 것이다.

로컬 LLM의 장단점

모든 새로운 배포 모델과 마찬가지로 로컬 LLM에도 장단점이 있다.

결론

대부분의 로컬 LLM 정의는 비즈니스 용도에 초점을 맞추고 있다. 일부만이 데스크톱 컴퓨터에서 오프라인으로 대규모 언어 모델을 실행하려는 취미 활동가들에게 초점을 맞추고 있다.

그러나 딥러닝 알고리즘이 더 쉽게 사용 가능해지고 모바일 기기가 더 강력해짐에 따라, 스마트폰과 태블릿에서 로컬로 LLM을 실행할 수 있다는 점을 강조하는 공급업체가 등장할 것이다. 이렇게 되면 인터넷 연결이 필요 없는 더 스마트한 디지털 비서가 등장할 것으로 기대할 수 있다.

자주 묻는 질문