로컬 LLM (프라이빗 LLM)

테코피디아 신뢰성

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.

핵심 내용

  • 로컬 LLM은 조직의 자체 하드웨어 또는 프라이빗 클라우드에서 실행된다.
  • LLLM을 사용하면 기업은 독점적이거나 규제된 데이터를 모델 개발 및 미세 조정에 사용할 수 있다.
  • LLLM을 사용하는 기업은 사용자 상호 작용을 통해 획득한 데이터에 대한 통제권을 유지할 수 있다.
  • 엔터프라이즈급 LLLM을 운영하려면 상당한 컴퓨팅 리소스와 머신 러닝 전문 지식이 필요하다.
  • 기술적으로 더 작은 규모의 LLM을 로컬 데스크톱 컴퓨터에서 실행하는 것은 가능하지만, 사용자 경험(UX)이 만족스럽지 않을 수 있다.

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:

  1. 허깅 페이스에서 로컬 LLM 버전을 조사한다. 최적의 로컬 LLM 선택은 데스크톱의 프로세서와 RAM에 따라 달라진다.
  2. 필요한 지원 소프트웨어를 설정한다. 선택한 모델에 따라 파이썬(Python) 설치, 텐서플로(TensorFlow) 다운로드, 수동 종속성 매핑 등이 필요할 수 있다.
  3. 사전 학습된 모델을 다운로드하여 설치한다.
  4. 옵션이 제공되면, 응답에 사용하고자 하는 데이터를 모델에 제공한다. 이렇게 하면 기초 모델을 미세 조정할 수 있다.
  5. 프롬프트를 입력하고 모델을 사용한다. 이렇게 하면 제공된 추가 데이터를 사용하도록 로컬 LLM을 학습시킬 수 있다.
  6. 하드웨어가 과부하되지 않고 모델이 원활하게 실행되도록 리소스 사용을 모니터링한다.

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.

장점
  • 데이터 및 모델 개발에 대한 제어 가능
  • 독점 데이터를 사용하고 규정을 준수할 수 있음
  • 대량 사용 시 장기적인 비용 절감 가능성
단점
  • 인프라 구축에 대한 초기 비용이 높을 수 있음
  • 머신러닝(ML), 모델 배포 및 인프라 관리에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련된 인력이 필요함
  • 모델 드리프트 방지를 위한 지속적인 유지보수 필요

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

로컬 LLM이란 무엇인가요?

로컬 LLM은 좋은가요?

로컬에서 LLM을 실행할 수 있나요?

LLM이란 무엇인가요?

로컬 LLM은 그만한 가치가 있나요?

로컬 LLM이 챗GPT만큼 좋은가요?

로컬 LLM은 어떤 용도로 사용할 수 있나요?

참고 자료

Margaret Rouse
Technology expert
Margaret Rouse
기술 전문가

본 작가는 수상 경력에 빛나는 기술 작가이자 강사로, 복잡한 기술 주제를 비전문가인 비즈니스 청중에게 설명하는 능력으로 유명합니다. 지난 20년 동안 그녀의 설명은 TechTarget 웹사이트에 게재되었으며, 뉴욕 타임즈, 타임 매거진, USA 투데이, ZDNet, PC 매거진, 디스커버리 매거진의 기사에서 권위자로 인용되었습니다. 마가렛은 IT 및 비즈니스 전문가가 서로의 고도로 전문화된 언어를 사용하는 법을 배우도록 돕는 것을 즐겨합니다. 새로운 정의에 대한 제안이 있거나 기술 설명을 개선할 방법이 있으면 다음과 같이 알려주세요. 이메일, LinkedIn, Twitter.