챗GPT, 바드, 라마...LLM서비스 다양한 '진화'

[중소기업투데이 조민혁 기자] 대형언어모델(LLM)을 활용한 다양한 애플리케이션이 날로 확산되고 있다. 챗GPT에 이어 구글 바드, 그리고 국내에서도 최근 네이버의 생성AI 기반 하이퍼클로바, 큐 등이 출시되면서 서비스 내에서 LLM을 활용하는 방식도 날로 진화하고 있다.

가장 ‘고전적’인 방식이라고 할 번역, 요약, 질의응답 등 일반적인 언어모델이 수행하는 과업 달성에 LLM은 필수로 꼽힐 정도다. 챗봇 전용 서비스 또는 기존 서비스의 특정 과업(상담, 상품 추천 등)을 지원하는 형태로 언어모델을 활용하는 추세다.

한국지능정보사회진흥원은 특히 “최근엔 ‘에이전트 중심’의 LLM 서비스가 발달하고 있다”고 했다.

최근 이에 리서치를 공개한 진흥원은 “즉 LLM이 다수의 도구(툴), 서비스, 문서 등과 연계하여 연결된 외부 도구 등을 활용해 과업을 수행하는 방식”이라고 있다. 이에 따르면 사용자가 입력하면, LLM이 이를 이해하고, 허깅페이스 AI모델이나 빙(검색), 월프램 알파(수학도구), 인스타카트(앱) 등과 같은 도구를 통해 출력하고, 이에 대한 문장을 생성하는 역할을 한다.

아예 API를 통해 LLM을 각 서비스에 접목하는 경우도 많다. LLM 공급기업들이 LLM을 기존 서비스에 적용할 수 있도록 API 형태로 제공하는 것이다. 즉, 사용량에 따른 과금을 부과하되, 서비스 내 대화형 기능을 탑재하고, 사용자의 요구에 따라 실시간 API 형태로 LLM에 기능을 요청하는 방식이다.

이때 고객 기업은 LLM에 기능을 호출할 때마다 LLM 공급기업에게 입‧출력 규모에 따라 비용을 지급한다.

특히 최근 눈길을 그는 것은 역시 에이전트(LLM)와 기존 온라인 서비스의 결합이다.

이는 수학적 추론, 학습 데이터 이외 부분 추론 등 LLM의 취약 부분을 외부 서비스와 연계하여 개선한다. 즉, 검색 서비스, 수학 관련 서비스 등 외부 서비스와 연계하여, LLM의 취약점을 개선하고 서비스 영역 확장하는 추세다. 여기서 수학도구 월프램(Wolfram)의 경우 계산, 그래프 출력 등을 통해 수학 관련 과업을 수행할 수 있다.

대화형으로의 전환을 통한 다양한 서비스도 이어지고 있다. 즉 여행, 식당 예약, 온라인 쇼핑 등을 대화형 인터페이스 환경에서 접근, 실행할 수 있도록 하는 것이다.

진흥원은 “이 경우 온라인 서비스를 대화형으로 전환할 수 있는 가능성을 제시하고 있으며, UI의 새로운 혁신이 가속화될 전망”이라고 내다봤다.

이른바 멀티 에이전트 서비스도 등장하고 있다. 다수의 LLM을 에이전트로 활용하여, 각 에이전트의 목표를 설정하고 에이전트 간 상호소통하며, 자율적으로 과업을 수행하는 방식이다.

또 과학기술정보통신부 등에 따르면 이런 경우 ‘사회모방 시뮬레이션’도 눈에 띈다. 즉 “가상환경 내 캐릭터(에이전트)에게 직업, 페르소나 등을 입력하고 캐릭터의 행동을 관찰하는 실험이 전 세계의 이목을 집중시키고 있다”는 것이다.

다시 말해 다수의 에이전트에게 직업, 페르소나, 가족관계 등을 제시하고 주어진 환경 내에서 상호작용하는 모습을 관찰하는 방식이다. 특정한 상황을 입력하면, 인간 세계와 유사하게 에이전트 간 상호 정보를 교환하며 사건을 전개하는 등 연쇄적인 모습을 보이는게 특징이다.

과기정통부는 지능정보사회진흥원은 또 ‘자율 에이전트’ 개념을 제시하기도 했다. 이는 사용자가 목표를 제시하면 시스템이 목표를 효율적으로 달성하도록 과업을 자동으로 설계‧수행하는 것이다.

“예를 들어 베이비GPT, 오토GPT 등 다양한 자율 에이전트의 등장으로 AGI(범용 AI)로의 기대감을 높이며, 차세대 기술로 부상하고 있다”면서 “에이전트가 사이트를 방문하고 자료를 분석‧요약하고, 내용을 검증하며 사람의 개입을 제거하거나, 최소화하며 목표를 달성하곤 한다”고 밝혔다.