2024년 5월 3주

LLM AI를 사용하기 가장 적합한 용처는 어디일까요?

지난주 기사와 같이, AI는 상담원을 대체하기엔, 아직 많이 부족합니다. 그렇지만, 매뉴얼을 두고, 다국어로 글로벌 고객을 상담하는 데에는 충분합니다. 그렇게 복잡한 상담이 아니라면요. 이를 위해서 어떤 AI 모델을 쓰면 될까요? 다중 언어에 최적화된 성능이 좋은 모델들을 소개해 드립니다.

(1) BGE M3 : 100개 이상의 언어를 지원합니다. 8천토큰 이상의 긴문장도 처리 가능하며, 미라클 벤치마킹 등에서 우수한 성능을 거둔 바 있습니다.

▶️ 참조 논문 : https://arxiv.org/abs/2402.03216

(2) Multi-Lingual E5 : 영어 사전학습 E5 모델을 다국어로 확장, 10억 개 이상 다국어 텍스트로 사전학습 후 레이블된 데이터로 파인튜닝하는 2단계 프로세스로 만들면됩니다.

▶️ 참조 논문 : https://arxiv.org/abs/2402.05672

다국어 비즈니스로 사업을 확장하고자 하는 임원들께서는, 자사의 AI 조직에 이 두 논문을 주며, 사업에 맞는 새로운 멀티랭귀지 LLM을 도입하시면 어떨까요?

서론 빼고, 5월 둘째주 시점, 저희가 추린 알짜 AI 무료 교육 리스트 알려드리겠습니다. 지금 바로 직원들에게 들으라고 추천해 주셔도 좋겠습니다. 모든 직원들에게 돌리시면 AI 사업 전략도 한 단계 올라갈 것입니다.

(1) AI Essentials : https://tinyurl.com/ywsfbtth
(2) ChatGPT Mastery : https://tinyurl.com/29uspffo
(3) Google AI Magic : https://tinyurl.com/2h5jyukm
(4) Harvard AI Introduction  https://tinyurl.com/2puvxzph
(5) Microsoft AI Basics : https://tinyurl.com/2an65b9q
(6) Prompt Engineering Pro : https://tinyurl.com/2f3h6jgm
(7) Google's Ethical AI : https://tinyurl.com/26of6z5w
(8) Machine Learning by Harvard :https://tinyurl.com/22o47z2h
(9) Language Models by LangChain : https://tinyurl.com/279v2mg3
(10) Bing Chat Applications : https://tinyurl.com/279v2mg3
(11) Generative AI by Microsoft :https://tinyurl.com/29tur4wn
(12) Amazon's AI Strategy : https://tinyurl.com/yp2hxlww
(13) AI for Everyone :https://tinyurl.com/ykg3zwtb

많은 임직원 여러분들은 이미, 이메일의 초안, 논문의 혹은 유사한 복잡한 문서의 요약 읽기 등의 목적으로 LLM 기반의 AI 모델을 사용하고 있을지 모르겠습니다.

사실, LLM을 개발한 엔지니어 조차도, AI가 왜 이런 답변을 내놓는지, 어떻게 하면 더 좋은 답변을 얻는지에 대해서 논리적으로 알지 못합니다. 다만 실험적으로만 알고 있죠. 여기 실험적으로 더 나은 답변을 얻기 위한 방법을 집대성한 정보를 알려드리겠습니다.

(1) 챗봇이 더 노력하도록 하는 일반적인 문구를 사용합니다.

즉, 챗봇이 답을 함에 있어 노력할 수 있도록 일반적인 독려 문구를 많이 사용하는 것입니다. “당신의 목표에 집중하고 헌신해 주세요.”, “이것이 정말 최종 답변이 맞습니까?”
 

(2) 더 직접적인 motivation이나, 자극을 해야 합니다.

즉 물리 문제를 물을 때에는, “너는 아인쉬타인이야, 이제 OO 문제에 대한 답을 알려줘” 라든지, “지금 이 문제는 생명과 직결된 문제이니 잘 대답해야 해” 라든지 매우 자극적인 상황을 알려줘야 한다는 것입니다. 왜 이런지는 아무도 모르지만, 이렇게 하면 훨씬 더 창의적이고, 효과적인 답변을 얻을 수 있습니다.

(3) 챗봇이 제안하도록 유도해야 합니다.

이 문제를 풀기 위한 기초 정보를 말해 달라고 하고, 그 정보를 제공하도록 해야 합니다. 그렇게 하면 20% 이상 더 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

(4) 챗봇에게 단순 롤플레잉을 하게 하지 말고, 나 자신 (그러니까 질문자)의 역할을 바로 하게 합니다.

 의사가 챗봇을 사용한다면, 의사는 자신이 환자가 되어 질문하고, 챗봇이 의사가 되도록 역할을 정하고, 질문을 하면 더 공격적인 답변을 얻을 수 있습니다. 

(5) 친절하고, 화를 내지 말아야 합니다.

공손한 질문과 그렇지 않은 질문은 정확도가 무려 30% 정도 차이가 났습니다.

뉴스위크, 및 뉴욕타임즈에 따르면, 올 여름 코로나 19의 변종이 다시 유행할 수 있다는 경고 기사가 나왔습니다.

최근 코로나19 변이 바이러스인 오미크론의 하위 변종 'FLiRT' (이름 : KP.2)가 확산하고 합니다.

영국 워릭 대학교 분양종자학 교수 로렌스 영은 뉴스위크에 "FLiRT가 미국의 한 하수도에서 처음 발견됐으나, 정확한 기원은 알 수 없다"며 "FLiRT 변종이 미국은 물론 국경 밖의 지역까지 확산하고 있다"고 전했다.영 교수는 미국 질병예방통제센터(CDC)의 데이터를 인용, KP.2라는 FLiRT 변종 바이러스가 미국 내 신규 감염의 25%를 차지한다고 설명했습니다.

시카고의 노스웨스턴 의학 종합 코로나19 센터 공동 소장인 마크 살라 박사는 뉴욕타임즈 5월초 기사에서, 어떤 변화가 갑작스럽게 일어날 것 같지는 않지만, 예의 주시해야 하는 상황이며, 취약 계층은 각별한 조심이 필요하다고 했습니다.

X프라이즈라는 비영리 제단에서, 일론 머스크가 후원하는 탄소 줄이기 대회가 열렸습니다. 올해 상금은 약 1,300억원 규모이며, 88개국 1,300개 팀이 지원했습니다. 우리나라 회사도 24개 팀이 지원했으나, 아쉽게도 결선 20개 팀에 들지는 못했습니다.

(탄소 저감이 중요한 회사의 임원이라면 이 정보는 꼭 알고 있어야 합니다.)

선정된 20개 팀은 대기, 광물, 토양, 해양의 각 영역별로 탄소 리무벌 기술을 공개했습니다. 미국, 영국, 캐나다, 중국의 기업팀이 가장 많았습니다.

각 영역별 나온 기술들을 간단히 요약해 드리겠습니다.

(1) 대기 영역 : 탄산칼슘을 이용한 대기중 이산화탄소 포집 기술 혹은 DAC (Direct Air Capture)기술을 이용한 포집 기술 대거 공개

(2) 광물 영역 : 마그네슘이 풍부한 폐광산을 이용한 포집 혹은, 비료, 규산염, 콘크리트를 통한 포집 기술 공개

(3) 토양 영역 : 바이오 매스를 이용한 포집 기술 공개

(4) 해양 영역 : 투석의 원리를 이용해 해수 속에 있는 이산화 탄소를 포집하는 기술이나, 거대 다시마를 통해 이산화탄소를 격리하는 모델이 공개 되었습니다.

흥미로운 규칙(?)이 하나 있습니다. 미 대선전 3개월 동안 주가가 오르면 약 87%의 확률로 집권당이 승리를 한 통계가 있습니다. (S&P500과 대선의 상관관계, LPI파이낸셜)

이에 따라서, 경제성장 즉, 주가만 상승시키면 바이든이 될 거라는 예측이 지배적입니다. 돈을 풀면 이기긴 할텐데요. 지금 미국은 엄청난 재정적자이니, 돈을 푼다는 것은 모두 국채를 발행한다는 의미입니다.

미국 장기국채는 이제 사줄 주체가 없게 때문에 (중국이 예전처럼 사 줄 리가 없죠), 옐런은 단기채를 발행하게 됩니다. 엄청나게 발행하고 있습니다. 역사상 가장 큰 규모인데요.

이 때문에, 금융시장은 지금껏 본 적 없는 엄청난 왜곡을 겪고 있습니다. 이 단기채를 누가 받아 주는가를 봐야 하는데요. 바로 헷지 펀드들입니다. 헷지 펀드들이 이 단기채 이자를 조정하면서 현재 천문학적인 수익을 올리고 있습니다. 이에 대해서는 IMF와 블룸버그 등이 여러 차례 경고를 하고 있지만, 11월 대선 직전에 대규모 자금을 푸는 계획을 하고 있다고 보는 것이 합리적입니다.

우리가 알아야 할 것은 이것 뿐만이 아닙니다.

2024년도는 지구상의 총선거의 해라고 해도 과언이 아닌 특이한 해입니다. 우리나라를 포함하여 무려 76개 나라, 총 유권자수가 42억명에 달하는 슈퍼 선거의 해입니다. 코로나 이후 (양적 완화 이후) 금리를 높여서 시중의 자금을 빨아들여야 금융 시장이 안정될텐데요. 이와는 정반대로, 각국의 선고로 인해 엄청난 돈이 풀리고 있는 상황입니다. 증세는 없고, 돈은 풀리고 있습니다. 높은 금리에도 말입니다.

이러한 변동성 증가로 인해, 미국 국채는 더 이상 안전 자산이 아닐 수 있으며, 우리나라도 이런 위기에 취약한 국가 중 하나입니다. 앞으로 경기의 전개는 긍정적보다는 부정적으로 보는 경제 전문가들이 많습니다.

<참고 : 5월 13일자 뉴욕타임즈, 대선 여론조사 기사 중 발췌>

트럼프가 6개 경합주 (네바다, 조지아, 미시간, 애리조나, 펜실바니아, 위스콘신) 중 위스콘신을 제외한 5개 주에서 여론조사에서 앞섰습니다. 분석 결과, 트럼프의 지지자들은 보수, 고령, 기독교의 키워드로 요약할 수 있고 이런 경향은 좀 더심화 되고 있습니다.

Three Body Problems, Quantum Communication, Alien, AI, Singularity 등의 최근 가장 핫한 천체+물리+AI의 개념이 모두 등장하면서, 매우 개연성이 높은 SF 영화 (8편으로 이루어진 시리즈 물, 현재 시즌 1까지 완료)가 나왔습니다.

시대를 앞서가는 임원이라면 꼭 한번 볼만한 영화입니다.

아시아 최초로 휴고상을 수상하며 SF 거장으로 등극한 중국의 류츠신의 2008년 발표된 대작을 시리즈 물로 만든 영화입니다. 이 소설의 절반 정도만이 시즌 1으로 제작되어 넷플릭스에서 상영되고 있습니다.

<< 간략 소개>>

(극중) 예원제는 문화 대혁명의 광기 속에 아버지를 잃고 방황을 합니다. 대학에서 천체 물리학을 전공한 그녀는 외계 문명 탐사를 목적으로 만들어진 특급 기밀 지역인 홍안 기지에 들어가게 되고, 어느 날 밤 외계 문명으로부터 인류 최초로 전파를 수신받습니다. 외계 문명의 메시지는 “경고한다. 대답하지 마라!” 였지만, 예원제는 경고 메시지에도 불구하고 답을 합니다. 에서 이야기는 시작됩니다.

굉장히 흥미로운 물리 법칙과 AI 그리고 양자컴퓨팅이 모두 등장하여 (많은 설명이 필요하지만) 탄탄한 스토리와 전개가 일품인 작품으로 평가받고 있습니다.

이 영화의 이야기는, 너무나 변화가 많은 시대, 어쩌면 우리가 닥칠 가까운 미래의 모습일지도 모르겠습니다.