AI Model | DWCTS AI Business

AI Model

대원씨티에스는 기업의 목표와 사용 시나리오를 면밀히 분석해 모델을 제안하고, 해당 모델에 대한 성능 평가와 모델 훈련과 추론을 위한 인프라 사이징까지 원스톱으로 서비스를 제공합니다.

AI 모델 전성 시대, 너무 많아 문제

거대 언어 모델(LLM)과 멀티 모달 언어 모델(MMLM), 도메인 특화 소형 모델(SLM)은 AI 혁신의 핵심입니다. 많은 기업들이 고객 응대 자동화, 문서 요약, 의사결정 지원 등 다양한 업무에 이들 모델을 도입하지만, 실제 활용 과정에서 여러 도전 과제에 직면하고 있습니다. 대표적으로 모델 선택의 어려움, 성능 평가 및 최적화 문제, RAG 구축 등을 꼽을 수 있습니다.

AI 모델 관련 도전 과제

사용 목적에 맞는 모델 선택의 어려움

기업은 과업, 예산, 인프라에 맞춰 최적의 AI 모델을 선택해야 하는데 모델 종류(LLM, SLM, MMLM)와 특징이 다양하여 최적 모델 판단이 어려움
성능 vs. 비용, 클라우드 vs. 온프레미스, 범용성 vs. 도메인 특화 등 다양한 요소를 고려해야 하는 데 기준을 잡기 어려움

성능 평가 및 최적화의 어려움

모델 결정 후 객관적 성능 평가 및 최적화가 중요한데 기업 내부 고유 데이터 시나리오 평가를 체계화 하는 것이 쉽지 않음
예산/하드웨어 제약 내 최대 성능을 확보하려면 엔지니어링 기술과 노하우가 필요한데 이를 내제화한 곳이 많지 않음

LLM/RAG 구축 시 성능 이슈

기업 데이터와 외부 지식 활용을 위한 RAG 아키텍처 도입 증가
데이터 준비, 검색 품질, 인덱싱, 성능 최적화 등 다양한 도전 과제 발생
지속적인 연구 개발 및 기술 투자를 통해 RAG 시스템 성능 향상 필요

Our Services

기업 맞춤형 모델 제안

기업의 목표와 사용 사례를 면밀히 분석하여 최적의 모델 전략을 수립하는 것부터 시작해, LLM, SLM, MMLM 등 다양한 모델의 장단점과 비용 구조를 상세히 제공하며, 도메인 특화 사전 학습 모델이나 파인튜닝 사례를 제안하여 기업 맞춤형 모델 선택을 지원

성능 평가 및 벤치마킹

성능 평가 체계를 수립하고, 맞춤형

평가지표 설계와 평가 자동화 시스템 구축을 지원하며, 기업 핵심 업무 시나리오 시뮬레이션을 통해 모델을 검증하고, 모델 성능 모니터링 및 개선 방안 안내

AI 인프라 설계

하드웨어 스펙 산정 및 GPU 클러스터 구성, 모델 서빙 최적화 기술 적용, RAG 아키텍처 구축 및 최적화, 벡터 데이터베이스 및 임베딩 모델 최적화, 데이터 파이프라인 구축, 프롬프트 구성 최적화 등을 지원