경량화 및 도메인 최적화를 통한 전문가언어모델 생성 기술
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OELM
Optimization for Expert Language Model
작지만 전문적인, 기업용 AI 언어모델
경량화 및 도메인 최적화를 통한
전문가 언어모델 생성 기술
전문가 언어모델 생성 기술
범용 LLM을 특정 도메인에 최적화하고 경량화하여 비용·속도·배포의 제약을 해소합니다.
프루닝·양자화·지식증류·강화학습의 4단계 파이프라인으로 도메인 전문가 수준의 경량 AI 모델을 생성합니다.
50%
SparseGPT 기반 모델 경량화
4단계
전문가모델 생성 파이프라인
MoE
복수 전문가 네트워크 조합
왜 전문가언어모델(ELM)이
필요한가
필요한가
초거대언어모델(LLM)은 범용 성능이 뛰어나지만 비용·속도·도메인 정확성 측면에서 기업
실제 적용에 한계가 있습니다. 과도한 GPU 비용, 느린 추론 속도, 도메인 외 지식으로 인한
오답이 대표적인 문제입니다.
OELM은 이 문제를 해결합니다. 기업 내부 데이터를 기반으로 지식을 증류하고, Task별로
특화된 경량 전문가 모델을 생성하여 낮은 비용으로도 해당 도메인에서 거대모델보다 높은
성능을 발휘합니다.
Task별 최적 Foundation 모델
- 질의응답 - GPT 계열 CLM 모델
- 자동분류 - ELECTRA 모델
- 자동요약 - BART 모델
- 벡터검색 - BGE-M3 모델
3가지 핵심 기술
지식증류 → 경량화 → MoE 조합의 3단계로 실전 투입 가능한 전문가 모델을 생성합니다.
지식증류 & 도메인 최적화 기술
기업 상담로그에서 학습 데이터를 자동 정제·가공하고,
GPT-4 등 교사모델이 생성한 모범 답변으로 학생모델을 미세조정합니다. LoRA 기반 저차원 행렬 근사로 반복 학습 속도를 크게 향상시킵니다.
모델 경량화 기술
(Pruning & Quantization)
(Pruning & Quantization)
SparseGPT 기반 프루닝으로 성능저하 최소화 50% 경량화를 실현합니다. FP32→INT8 양자화로 메모리·연산을 대폭절감하여 온디바이스·엣지 환경에도 배포 가능한 모델을 생성합니다.
MoE 전문가 네트워크 구성 & 라우팅 기술
Task별로 최적화된 경량 전문가 모델들을 MoE 구조로 조합 합니다. 입력에 따라 최적 전문가를 자동 선택하는 라우팅기술과 병렬 분산 학습으로 복합 태스크에서도 높은 효율과 품질을 달성합니다.
OELM 전문가모델 생성 파이프라인
사전학습부터 서비스 배포까지 4단계 체계적 프로세스로 진행됩니다.
01
사전학습 & 데이터 준비
도메인 내부 데이터를 정제·가공하고 Task에 맞는 Foundation 모델을 선정합니다.
02
지식증류 & 미세조정
교사모델 기반 학습데이터 생성 후 LoRA 활용 빠른Fine-tuning으로 도메인 지식을 주입합니다.
03
경량화 (Pruning/Quant)
SparseGPT 프루닝과 양자화로 모델 크기를 절반 이하로 줄이며 정확도를 유지합니다.
04
강화학습 & MoE 조합
DPO 기반 강화학습으로 출력 품질을 최적화하고 MoE로 복수 전문가 모델을 조합·배포합니다.
적용 분야 & 주요 레퍼런스
금융·의료·법률·제조 등 전문 도메인에 특화된 경량 전문가 언어모델을 생성하여 기업에 납품합니다.
범용 LLM 대비 낮은 비용으로 도메인 최고 수준의 정확도를 구현합니다.
범용 LLM 대비 낮은 비용으로 도메인 최고 수준의 정확도를 구현합니다.
금융 도메인 전문가 모델
금융권 상담 로그·규정집·상품 설명서를 학습한 전문가 모델을 생성합니다. 의도분류·질의응답·자동요약·벡터검색 각 Task별 최적화 모델을 조합하여 금융 도메인에 특화된 AI 서비스를 제공합니다.
- S카드·K카드 챗봇 의도분류 모델 (글로벌 상용 솔루션 대비 높은 분류 정확도)
- 금융 상담 자동요약 모델 (업계 동급 모델 대비 최고 수준의 생성요약 정확도)
- 절차생성 QLLM-8B 추론속도 1,385ms (동급 규모 모델 중 최단 추론속도 달성)
- 금융 규정·상품 지식 특화 KAG 검색 모델
금융 도메인 레퍼런스
국내 주요 카드사
시중은행
인터넷전문은행
증권사
생명·손해보험사
도메인 확장 적용
금융을 넘어 의료·법률·제조·유통 등 전문 지식이 필요한 모든 도메인에 경량 전문가 모델을 생성합니다.
도메인별 상담 로그·매뉴얼·규정을 학습하여 해당 분야에서 범용 LLM보다 높은 정확도를 발휘합니다.
도메인별 상담 로그·매뉴얼·규정을 학습하여 해당 분야에서 범용 LLM보다 높은 정확도를 발휘합니다.
- 법률 상담 전문가 모델 (공공기관)
- 국내 주요 완성차 제조사 CS 전문가 모델
- 대형 유통·홈쇼핑사 쇼핑 에이전트 절차생성 모델
- 지방자치단체 세정 상담 공공 도메인 모델
확장 도메인 레퍼런스
법률·공공
완성차·제조
유통·홈쇼핑
지방자치단체
의료·헬스케어
보험·금융
MoE 전문가 네트워크
Task별로 최적화된 경량 전문가 모델들을 MoE(Mixture of Experts) 구조로 조합합니다.
입력에 따라 최적 전문가를 자동 선택하는 라우팅으로 단일 모델 대비 높은 효율과 품질을 동시에 달성합니다.
입력에 따라 최적 전문가를 자동 선택하는 라우팅으로 단일 모델 대비 높은 효율과 품질을 동시에 달성합니다.
- 질의응답(CLM) + 분류(ELECTRA) + 요약(BART) + 검색(BGE-M3) 조합
- 자동 라우팅으로 입력에 따라 최적 전문가 모델 선택
- 새 Task 추가 시 기존 모델 재학습 없이 전문가 모델만 추가
- DPO 강화학습으로 출력 품질 지속 최적화
Task별 Foundation 모델
질의응답 - CLM (GPT계열)
자동분류 - ELECTRA
자동요약 - BART
벡터검색 - BGE-M3
OELM이 만드는 비즈니스 가치
적은 비용으로 도메인 최고 수준의 AI 성능을 실현합니다.
GPU 비용 대폭 절감
50% 경량화와 양자화로 고가 GPU 의존도를 줄입니다. 단일 GPU에서도 기존 대비
훨씬 저렴한 비용으로 전문가 수준 AI를 운영할 수 있습니다.
훨씬 저렴한 비용으로 전문가 수준 AI를 운영할 수 있습니다.
도메인 특화 최고 정확도
범용 LLM보다 특정 도메인에서 높은 정확도를 보입니다. 도메인 외 지식으로 인한
환각을 구조적으로 차단하여 신뢰할 수 있는 답변을 보장합니다.
환각을 구조적으로 차단하여 신뢰할 수 있는 답변을 보장합니다.
빠른 응답속도
경량화로 추론 지연(Latency)이 대폭 단축됩니다. 실시간 고객 응대·상담 분석 등
응답 속도가 중요한 서비스에 즉시 적용 가능합니다.
응답 속도가 중요한 서비스에 즉시 적용 가능합니다.
확장 가능한 MoE 구조
새로운 도메인·Task가 추가되어도 기존 모델을 재학습하지 않고 새 전문가 모델만
추가하면 됩니다. 비즈니스 확장에 따른 AI 확장이 유연하게 이루어집니다.
추가하면 됩니다. 비즈니스 확장에 따른 AI 확장이 유연하게 이루어집니다.
다이퀘스트 핵심 기술군
DELMA
4대 세부 기술
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