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[IT뉴스]KAIST, 기업 의사결정 문제 거대언어모델로 해결

온카뱅크관리자

2024-06-19 08:54:21

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">계획 수립, 데이터 분석, 결과 도출 수행 가능성 제시</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="uMkfBuEQc7">
          <p dmcf-pid="7DYaJMGkNu" dmcf-ptype="general"> [이데일리 강민구 기자] 지난 수십 년간 전문 데이터 분석팀이 비싼 상용 데이터베이스 솔루션을 이용해 기업의사결정을 지원해야 했다. 그런 가운데 국내 연구진이 기업 내외부 문제를 거대언어모델로 풀어낼 가능성을 제시했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="zoIR82CnoU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김민수 KAIST 전산학부 교수.(사진=KAIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/19/Edaily/20240619085422926qvgl.jpg" data-org-width="250" dmcf-mid="pOlJQ4Sggq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/19/Edaily/20240619085422926qvgl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김민수 KAIST 전산학부 교수.(사진=KAIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="q59yCm2Xcp" dmcf-ptype="general">
           한국과학기술원(KAIST)은 김민수 전산학부 교수 연구팀이 의사결정 문제, 기업 데이터베이스, 비즈니스 규칙 집합이 주어졌을 때 거대언어모델을 이용해 의사결정에 필요한 정보를 데이터베이스로부터 찾고, 비즈니스 규칙에 부합하는 최적의 의사결정을 도출할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
          </div>
          <p dmcf-pid="BBe0ZYdzo0" dmcf-ptype="general">거대언어모델은 방대한 데이터를 학습했기 때문에 학습에 사용된 적이 없는 데이터를 바탕으로 답변할 때나 오래전 데이터를 바탕으로 답변하는 등 문제점들이 지적됐다.</p>
          <p dmcf-pid="bzMFHyRuk3" dmcf-ptype="general">이런 문제들을 해결하기 위해 거대언어모델이 학습된 내용만으로 답변하는 것 대신, 데이터베이스를 검색해 답변을 생성하는 검색 증강 생성 기술이 각광받는다.</p>
          <p dmcf-pid="K9iutXnbjF" dmcf-ptype="general">특히 사용자의 질문이 복잡하면 다양한 검색 결과를 바탕으로 추가 정보를 다시 검색해 적절한 답변을 생성할 때까지 반복하는 반복적 RAG(IterativeRAG)라는 기술이 개발됐다.</p>
          <p dmcf-pid="9rHjneXDot" dmcf-ptype="general">연구팀은 기업 의사결정 문제가 GPT-3.5 터보에서 반복적 RAG 기술을 사용하더라도 정답률이 10% 미만에 이르는 고난도 문제임을 확인하고, 이를 해결하기 위해 반복적 RAG 기술을 한층 더 발전시킨 계획 RAG(PlanRAG)라는 기술을 개발했다. </p>
          <p dmcf-pid="2uQ1Yvxpg1" dmcf-ptype="general">계획 RAG(PlanRAG)는 기존 RAG 기술들과 달리 의사결정 문제, 데이터베이스, 비즈니스 규칙을 바탕으로 어떤 데이터 분석이 필요한지에 대한 거시적 차원의 계획을 먼저 만든뒤 그 계획에 따라 반복적 RAG를 이용해 미시적 차원의 분석을 한다.</p>
          <p dmcf-pid="VS0mcaphN5" dmcf-ptype="general">기업의 의사결정권자가 어떤 데이터 분석이 필요한지 계획을 세우면 그 계획에 따라 데이터 분석팀이 데이터베이스 솔루션들을 이용해 분석하는 형태와 유사하다.</p>
          <p dmcf-pid="fTUOEjuScZ" dmcf-ptype="general">김민수 교수는 “기업 의사결정 성능을 평가할 수 있는 의사결정 질의응답 벤치마크를 새로 만들고, 해당 벤치마크에서 GPT-4.0을 사용할 때 기존 RAG에 비해 계획 RAG가 의사결정 정답률을 최대 32.5% 개선했다”며 “기업들이 복잡한 비즈니스 상황에서 최적의 의사결정을 사람이 아닌 거대언어모델을 이용해 내리는데 적용되길 기대한다”고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="4UP5WSQ0gX" dmcf-ptype="general">연구 결과는 자연어처리 분야 국제 학회인 ‘북미컴퓨터언어학학회(NAACL)’ 에 지난 17일자로 발표됐다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="8Pj970A8oH" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="계획 RAG 대표 이미지.(자료=KAIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202406/19/Edaily/20240619085424205cjby.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="UZ3rAg0Ckz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202406/19/Edaily/20240619085424205cjby.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            계획 RAG 대표 이미지.(자료=KAIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="6imQVbsdcG" dmcf-ptype="general">강민구 (science1@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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