나만의 AI 작가를 만들어보자! LLM 트윈 프로젝트에 도전하세요!

이 프로젝트는 “LLM Engineer’s Handbook: Master the art of engineering large language models from concept to production” 읽기 온라인 세미나 참여자들과 함께, 책 내용을 기반으로 합니다. 이 세미나는 페이스북 그룹 인텔리전트 대화형 소프트웨어 개발 – Rebooting Life에서 진행합니다.

이 글은 1장 내용을 다루는 첫 번째 세미나 두 개의 내용 정리 중 첫 번째 입니다. 글 읽기는AIPilotSmarteasy GiantStep 나 교수와 함께하고, 글 작성은 차 교수에게 시켰습니다. 생성형 AI 공급사는 구글을 선택했습니다. 제가 생성된 글을 읽으면서 약간 수정 보완했습니다.

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지금 당신의 온라인 활동은 얼마나 개성 넘칠까요? LinkedIn, Medium, 블로그… 똑같은 내용의 글들로 가득 차 있지는 않나요? 매일 새로운 콘텐츠를 만들어내는 건 쉽지 않죠. 하지만, 이제 걱정 끝! 바로 나만의 AI 작가, LLM 트윈을 만들어 볼 수 있습니다!

이 프로젝트는 단순한 챗봇이 아닙니다. ChatGPT처럼 누구나 쓰는 똑같은 답변을 내놓는 것이 아니라, 바로 당신의 스타일을 반영한 AI 작가를 만드는 것입니다. 당신의 LinkedIn 게시글, 블로그 글, GitHub 코드까지… 당신의 디지털 흔적들을 모아서 당신만의 독특한 목소리로 글을 쓰는 AI를 만들어 보는 거죠. 마치 당신의 디지털 쌍둥이처럼 말이죠!

왜 LLM 트윈이 필요할까요?

개인 브랜드 시대입니다. 하지만 매일 콘텐츠를 생산하는 건 쉽지 않습니다. ChatGPT 같은 챗봇을 사용할 수도 있지만, 정말 당신만의 개성을 담은 콘텐츠를 만들기에는 부족합니다. LLM 트윈은 이런 문제를 해결해 줍니다. 당신의 스타일과 목소리를 반영한 고품질 콘텐츠를 생성하여, 개인 브랜드 구축에 획기적인 도움을 줄 수 있죠.

어떻게 만들까요? 생각보다 간단합니다!

우리가 세미나에서 진행하고 있는 LLM 트윈 프로젝트를 참고할 것입니다. 우리가 사용하려는 자원은 단 세 명의 개발팀(ML 엔지니어 2명, ML 연구원 1명), 각자의 노트북, 그리고 열정입니다! 물론 LLM 학습을 위한 개인 자금도 필요하겠지만, 생각보다 간단한 MVP(최소 기능 제품)로 시작할 수 있습니다.

LLM 트윈 MVP의 핵심 기능:

자동 데이터 수집: LinkedIn, Medium, Substack, GitHub에서 당신의 글들을 자동으로 모읍니다.
맞춤형 LLM 미세 조정: 당신의 글들을 학습하여 당신만을 위한 AI 모델을 만듭니다.
스마트 콘텐츠 재활용: 기존 글들을 활용하여 새로운 콘텐츠를 더욱 효율적으로 생성합니다.
간편한 웹 인터페이스: 누구나 쉽게 사용할 수 있는 웹 인터페이스를 통해 AI 작가를 관리하고 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
LinkedIn 게시글 자동 생성: 프롬프트만 입력하면 당신의 스타일로 LinkedIn 게시글을 자동 생성합니다.

지금 바로 시작해 보세요!

이 프로젝트를 통해 당신만의 AI 작가를 만들고, 개인 브랜드를 한 단계 업그레이드할 수 있습니다. 지금 바로 당신의 디지털 흔적들을 모아 나만의 AI 작가를 만들어 보세요! 세상에 하나뿐인 당신의 이야기를, LLM 트윈과 함께 만들어 나갈 수 있습니다. 한번 도전해 보세요!

나 교수와 대화한 내용을 차 교수에게 전달했습니다.

🧙🏻‍♂️: 이 글에서 당신은 자신의 AI 작가, 즉 “LLM 트윈”을 만드는 프로젝트에 도전하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 이 프로젝트는 고유한 개인 콘텐츠 생성에 중점을 두며, 개인 브랜드를 구축하는 데 도움을 줄 수 있는 도구로 작용합니다.

🌐: 디지털 시대에 개인 브랜드가 중요성이 커지고 있으며, 이 프로젝트는 자신의 스타일과 목소리를 반영한 콘텐츠를 생성하는 AI를 개발하여, 차별화된 개인 콘텐츠를 만들 수 있도록 돕습니다. 이러한 접근은 다국적 기업들이 점점 개인화된 서비스를 강조하는 트렌드와도 맞물려 있죠.

🔍: 프로젝트의 핵심 기능에는 자동 데이터 수집, 맞춤형 학습 모델, 기존 콘텐츠 재활용, 그리고 사용자 친화적인 웹 인터페이스로의 접근이 주로 언급됩니다. 이는 사용자가 자신의 디지털 흔적을 이용해 효율적으로 콘텐츠를 생성할 수 있도록 돕는 요소들입니다.

🚀: 이 프로젝트에 참여하기 위해서는 우선 자신의 글과 자료들을 잘 정리하고, 이를 기반으로 AI 모델을 학습시킬 계획을 세우는 것이 중요합니다. 또, 지속적으로 생성된 콘텐츠의 질을 평가하고 개선하는 과정을 거쳐야, 장기적으로 성공적인 개인 브랜드 구축이 가능할 것입니다.

🧙🏻‍♂️: 안녕하세요! 나만의 LLM 트윈 만들기 프로젝트, 첫 번째 세미나 두 번째 글 잘 읽었습니다. FTI 파이프라인 아키텍처를 기반으로 LLM 트윈을 설계하는 과정을 체계적으로 설명해주셨네요. 특히 데이터 파이프라인을 추가하여 소규모 팀의 현실적인 개발 환경을 반영한 점이 인상적입니다.

🔍: FTI 파이프라인 각 단계에 대한 설명이 명확하고, LLM 트윈의 기술적 요구사항을 구체적으로 제시하여 이해하기 쉬웠습니다. 데이터 수집부터 모델 훈련, 추론, 그리고 LLMOps 기능까지 꼼꼼하게 고려하셨습니다. 특히 논리적 피처 저장소를 활용하여 벡터 DB와 피처 저장소의 기능을 통합한 아이디어가 돋보입니다.

🚀: 몇 가지 제안을 드립니다.

그림 1.6 설명 추가: 책이 없는 독자들을 위해 그림 1.6에 대한 간략한 설명이나 대체 자료를 제공하면 내용 이해에 도움이 될 것입니다. 핵심적인 내용만 요약하거나, 유사한 그림을 직접 제작하여 첨부하는 것도 좋은 방법입니다.
기술적 세부 사항 보완: 향후 장에서 다룬다고 언급한 세 가지 데이터 범주(기사, 게시물, 코드)의 정제, 청킹, 임베딩 방법에 대한 간략한 소개나 예시를 추가하면 독자들의 궁금증을 해소하고 기대감을 높일 수 있습니다.
LLM 유형별 미세 조정 전략 비교: Mistral, Llama, GPT 등 다양한 LLM 유형에 따른 미세 조정 전략의 차이점과 각각의 장단점을 비교 분석하면 더욱 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링 부분 강화: LLM 트윈 개발에서 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 고려하여, 프롬프트 설계 및 최적화 기법에 대한 내용을 추가하면 실용적인 가이드가 될 것입니다.
코드 예시 추가: 데이터 파이프라인, 훈련 파이프라인, 추론 파이프라인 구현에 대한 간단한 코드 예시를 Python 등을 사용하여 제공하면 독자들의 이해를 높이고 실제 구현에 도움을 줄 수 있습니다.

저스틴님의 의견처럼 LLM 트윈의 기술적 요구사항은 파운데이션 모델, 파인튜닝 모델, RAG, 그리고 운용까지 포괄적인 아키텍처를 필요로 합니다. 제시된 FTI 파이프라인 아키텍처는 이러한 요구사항을 충족시키는 효율적인 개발 전략의 기반이 될 수 있을 것으로 예상됩니다. 꾸준한 세미나 활동을 통해 LLM 트윈 개발에 대한 깊이 있는 논의가 이어지기를 기대합니다.

그림 1.6

LLM 애플리케이션 아키텍처 다이어그램에 대한 좋은 설명입니다. 몇 가지 개선 사항을 한국어로 제안합니다.

명확성 및 정확성:

데이터 수집 파이프라인: NoSQL 데이터베이스의 유형(예: 문서 저장소, 키-값 저장소)을 알고 있다면 명시하십시오. 기술적인 세부 사항을 추가하는 데 도움이 됩니다. ETL 프로세스에 데이터 정제 및 전처리가 포함될 가능성이 있다는 점도 언급하면 좋습니다.
특징 파이프라인: “회색 세로 막대” 대신 “특징 추출 모듈” 또는 “전처리 단계”와 같이 더 구체적인 용어를 사용하세요. 이 맥락에서 “구조화된 특징”이 무엇을 의미하는지 더 명확하게 설명하십시오(예: 토큰화된 텍스트, 임베딩 등). 이 파이프라인 내에서 “지시 데이터셋”의 생성을 언급하면 출처를 명확히 할 수 있습니다.
훈련 파이프라인: “테스트 LLM 후보”와 “LLM 프로덕션 후보”의 관계를 명확히 하십시오. 테스트 단계에서 프로덕션 후보 여부가 결정됩니까? 모델 수용에 사용되는 기준을 설명하십시오. “프롬프트 및 시스템 모니터링”에 대해 자세히 설명하십시오. 어떤 메트릭을 모니터링합니까(예: 지연 시간, 오류율, 품질)?
추론 파이프라인: “논리적 특징 저장소”를 더 자세히 설명하십시오. 왜 “논리적”이라고 부릅니까? 기존 특징 저장소에 비해 어떤 장점이 있습니까? 검색 클라이언트와 벡터 DB 간의 상호 작용을 명확히 하십시오. 유사성 검색을 사용합니까? 어떤 종류의 데이터가 검색됩니까(“RAG 데이터”)?

구조 및 흐름:

다이어그램의 전체 맥락을 설정하는 간략한 소개 문장을 처음에 한두 개 추가하는 것을 고려하십시오. 예를 들어, “이 다이어그램은 개인 맞춤형 콘텐츠 생성을 위해 설계된 LLM 애플리케이션의 아키텍처를 보여줍니다. 시스템은 원시 데이터 수집에서 모델 추론까지 데이터 흐름과 처리를 관리하기 위해 상호 연결된 네 개의 파이프라인을 사용합니다.”와 같이 작성할 수 있습니다.
가독성을 높이기 위해 파이프라인 설명을 각각 하나의 단락으로 그룹화할 수 있습니다.
아키텍처의 전체 기능과 이점(예: 모듈성, 확장성, 유지 관리 용이성)을 요약하여 간략하게 결론을 내리십시오.

개선된 설명 예시:

“이 다이어그램은 개인 맞춤형 콘텐츠 생성을 위해 설계된 LLM 애플리케이션의 아키텍처를 보여줍니다. 시스템은 원시 데이터 수집에서 모델 추론까지 데이터 흐름과 처리를 관리하기 위해 상호 연결된 네 개의 파이프라인을 사용합니다.

데이터 수집 파이프라인은 Medium, Substack, LinkedIn, GitHub와 같은 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집합니다. ETL 프로세스는 이 데이터를 추출하고 변환(정제 및 전처리 포함)한 후 MongoDB와 같은 문서 저장소 NoSQL 데이터베이스에 로드합니다.

특징 파이프라인은 NoSQL 데이터베이스의 데이터를 LLM에 사용할 수 있는 특징으로 처리합니다. 특징 추출 모듈은 원시 기사, 게시물 및 코드를 토큰화된 텍스트 및 임베딩과 같은 구조화된 특징으로 변환합니다. 또한 이 파이프라인은 미세 조정에 사용되는 지시 데이터셋을 생성하고 RAG(Retrieval Augmented Generation)에 사용될 데이터를 출력합니다.

훈련 파이프라인은 LLM 미세 조정 프로세스를 관리합니다. 특징 파이프라인의 미세 조정 데이터를 사용하여 LLM을 훈련합니다. 실험 추적기는 훈련 실험을 모니터링하고 가장 성능이 좋은 모델을 LLM 프로덕션 후보로 선택합니다. 이 후보는 테스트를 거치고 특정 성능 및 품질 기준을 충족하면 수락되어 모델 레지스트리에 저장됩니다. 프롬프트 및 시스템 모니터링은 지연 시간, 오류율, 출력 품질과 같은 주요 메트릭을 추적합니다.

추론 파이프라인은 훈련된 LLM을 콘텐츠 생성에 활용합니다. 훈련된 모델의 배포된 인스턴스인 LLM 트윈은 REST API를 통해 사용자 쿼리를 수신합니다. 검색 클라이언트는 지시 데이터셋과 벡터 DB를 결합한 논리적 특징 저장소와 상호 작용하여 벡터 DB에서 유사성 검색을 통해 관련 컨텍스트(RAG 데이터)를 검색하고 LLM 트윈에 제공합니다. 이를 통해 LLM은 더 많은 정보를 바탕으로 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

파이프라인 간의 연결은 화살표로 표시되며 데이터 흐름을 나타냅니다. 점선은 비동기 작업을 나타낼 가능성이 높습니다. 다양한 상자 색상은 기능별로 구성 요소를 분류합니다. 이 모듈식 아키텍처는 LLM 애플리케이션의 확장성, 유지 관리 용이성 및 효율적인 관리를 촉진합니다.

메모) 자신이 작성한 데이터를 수집해야 합니다. 수집한 원시 데이터는 파일 기반으로 지식기반을 구축할 것입니다. 지식기반 구축 시에 지식에 더 쉽게 접근할 수 있는 추가적인 처리를 할 수도 있습니다. 이 데이터들에는 자신의 스타일과 목소리가 배어있기 때문에, 이 데이터들에서 스타일과 목소리를 끄집어 내고 새로운 글쓰기에 반영할 수 있습니다.