Mixtral 써봤는데 Mistral보다 문서 분석은 나아요. 비용 무시하고 정확도만 원하면 양쪽 앙상블로 검증하는 것도 방법이더라고요.
오류해결
로컬 LLM으로 private하게 문서 분석하려는데 실용성이 어떻게 되나요?
요즘 회사에서 민감한 데이터를 다루다 보니 클라우드 기반 API 쓰는 게 제약이 많아서 로컬 LLM 도입을 검토 중입니다. Ollama로 Llama2나 Mistral 같은 모델을 돌려보니 프라이버시 측면에서는 확실히 낫더라고요. 근데 실제 업무에 쓸 수 있을 정도의 성능이 나오는지 확신이 안 서서요.
현재 로컬 환경에서 테스트해본 결과는 이 정도입니다. RTX 4090으로 돌려도 GPT-4나 Claude 3 같은 수준의 정확도가 나오지 않는다는 게 가장 큰 문제네요. 특히 복잡한 문서 분석이나 구조화된 데이터 추출할 때는 확실히 실수가 많은 편입니다. 프롬프트 엔지니어링으로 어느 정도 개선할 수 있긴 한데, 결국 모델 자체의 한계가 있어서 보완책이 필요한 상황입니다.
그래도 장점이 없는 건 아니거든요. 레이턴시가 매우 짧아서 반복적인 작업이 많을 때는 API 기반보다 훨씬 빠르고, 비용도 전혀 안 드는 거죠. 그리고 fine-tuning도 가능해서 특정 도메인 데이터로 모델을 커스터마이징하면 성능을 어느 정도 올릴 수는 있습니다.
결국 질문은 이건데요. 로컬 LLM의 성능 한계를 감수하면서까지 프라이버시를 확보하는 게 우리 회사 상황에서 실질적인 이득이 될까요? 아니면 차라리 프라이빗 클라우드나 온프레미스 솔루션 쪽으로 가는 게 낫지 않을까 싶어요.
혹시 비슷한 상황에서 로컬 LLM을 도입했거나 검토해본 분 계신가요? 어떤 식으로 trade-off를 결정하셨는지 궁금합니다.
현재 로컬 환경에서 테스트해본 결과는 이 정도입니다. RTX 4090으로 돌려도 GPT-4나 Claude 3 같은 수준의 정확도가 나오지 않는다는 게 가장 큰 문제네요. 특히 복잡한 문서 분석이나 구조화된 데이터 추출할 때는 확실히 실수가 많은 편입니다. 프롬프트 엔지니어링으로 어느 정도 개선할 수 있긴 한데, 결국 모델 자체의 한계가 있어서 보완책이 필요한 상황입니다.
그래도 장점이 없는 건 아니거든요. 레이턴시가 매우 짧아서 반복적인 작업이 많을 때는 API 기반보다 훨씬 빠르고, 비용도 전혀 안 드는 거죠. 그리고 fine-tuning도 가능해서 특정 도메인 데이터로 모델을 커스터마이징하면 성능을 어느 정도 올릴 수는 있습니다.
결국 질문은 이건데요. 로컬 LLM의 성능 한계를 감수하면서까지 프라이버시를 확보하는 게 우리 회사 상황에서 실질적인 이득이 될까요? 아니면 차라리 프라이빗 클라우드나 온프레미스 솔루션 쪽으로 가는 게 낫지 않을까 싶어요.
혹시 비슷한 상황에서 로컬 LLM을 도입했거나 검토해본 분 계신가요? 어떤 식으로 trade-off를 결정하셨는지 궁금합니다.
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