2024/03/13 | 작성자: 박성민 (콘텐츠 매니저)

업무 효율성을 높여주는 'Solar' LLM

거대언어모델(LLM)을 활용해 여러분의 업무 생산성을 높이고 다양한 애플리케이션에 적용해보고 싶으신가요? 업스테이지에서 출시한 작고 강력하며 분야별 특화 모델인 'Solar'를 사용해 보세요! 이 모델은 2023년 12월 Hugging Face의 오픈 LLM 리더보드에서 1위를 달성하며 AI 커뮤니티에 놀라운 영향을 미쳤습니다. 놀랍게도 이 모델은 더 적은 매개변수를 사용하고 2.5배 빠른 속도로 작동하면서 GPT-3.5와 비슷한 성능을 달성했습니다. 또한 Solar는 다양한 벤치마크에서 경쟁사를 압도하며 성능 저하 없이 LLM의 크기를 축소하는 데 있어 전문성을 입증했습니다.

Solar API는 2024년 3월 31일 베타 프로모션이 종료될 때까지 활용해 볼 수 있는 몇 가지 기능을 '무료'로 제공합니다.

• 영어-한국어 번역: 혁신적인 context-aware 접근 방식을 채택한 이 API 액세스 가능 버전은 번역 품질 면에서 GPT-4 및 DeepL 같은 업계의 주요 기업들을 능가합니다. 문장의 단순한 번역을 넘어 더 넓은 대화 맥락을 이해하는 Solar의 능력은 뛰어난 번역 정확도와 알맞은 문체로의 적용으로까지 이어집니다.

• 채팅:'업스테이지 콘솔'에서 Solar의 성능을 다른 모델과 비교해 보세요. 프롬프트에 따라 끊김 없는 대화와 고품질 응답을 즐길 수 있습니다. Multi-turn을 위해 파인튜닝되어 다양한 자연어 처리 작업에서 향상된 성능을 보여줍니다.

지금쯤이면 여러분은 이러한 거대언어모델을 실제 비즈니스나 업무에 어떻게 활용할 수 있을지 궁금하실 겁니다. 몇 가지 구체적인 예를 살펴보겠습니다.

1. 제안서 개요 작성하기

프로젝트 관리자, 경영자 또는 다양한 분야의 전문가로서 프로젝트의 개요나 계획을 제시하기 위해 프로젝트 제안서를 작성해야 하는 일이 종종 생기곤 합니다. 이러한 제안서에는 일반적으로 프로젝트에 대한 설명, 목표, 방법, 예산, 일정, 예상 결과 등이 포함되는데요. 잘 작성된 제안서는 조직 내 원활한 커뮤니케이션을 도우며 계약을 수주하거나 투자를 확보할 가능성을 높이는 데 활용됩니다.

이러한 제안서의 작성을 시작할 때에는 먼저 'Solar'와 같은 대규모 언어 모델을 사용하면 아이디어 발상과 효율성을 높일 수 있습니다. LLM 벤치마크에서 뛰어난 성능을 자랑하는 Solar는 여러분의 태스크 수행을 도와줄 완벽한 솔루션입니다.

이제 여러분은 제품 기획 제안서를 작성해야 한다고 가정하고 Solar를 어떻게 사용해야 할지 함께 살펴보겠습니다. 먼저 (1) Upstage의 콘솔로 이동하여 계정에 로그인합니다. (2) 그런 다음 페이지 왼쪽에 있는 '채팅' 메뉴를 클릭합니다.

좋은 답변을 얻으려면 충분한 정보를 제공하는 것이 중요합니다. 아래 예에서 알 수 있듯이 모델에게 논의 중인 내용에 대한 구체적인 세부 정보를 제공하지 않으면 만족스러운 답변을 얻을 수 없습니다.

이번에는 좀 더 자세히 설명하면서 다시 시도해 보겠습니다. Solar에게 제품 기획 제안서를 작성하는 프로젝트 매니저인 것처럼 이를 작성해달라고 요청해봅니다. 어떤 응답을 얻게 될까요?

앞선 응답보다 훨씬 더 나아진 것 같네요! 그러나 생성형 AI에서 흔히 발생하는 환각 현상으로 인해 사실과 다르거나 입력 프롬프트와 관련 없는 응답이 나올 수 있다는 점을 유의해야 합니다. 정확성을 위해 LLM으로부터 받은 응답을 한 번 더 확인해 주세요!

2. 테크니컬 라이팅의 관점에서 문서 다듬기

Solar LLM의 놀라운 기능은 여기서 멈추지 않습니다. 테크니컬 라이팅의 관점에서 문서를 다듬을 때에도 활용할 수 있습니다. 우리는 지금까지 Solar를 활용해 제품 제안서의 초안을 효율적으로 작성했습니다. 이제 내용을 수정하고 제품 제안서를 더욱 일관성 있고 설득력 있게 마무리할 차례입니다. 이 과정을 테크니컬 라이팅이라고 합니다. 테크니컬 라이팅은 명확하고 이해하기 쉽게 설명하는 것을 목표로 합니다. 또한 문서의 품질을 유지하기 위해 용어, 문구 및 어조를 일관되게 사용하는 것을 강조합니다. 이는 특정 유형의 문서에만 국한되지 않습니다.

먼저 Solar에 테크니컬 라이팅에 대한 정보를 제공하고 콘텐츠를 다듬기 위한 제안을 요청합니다.

Solar가 괜찮은 초안을 제안했네요! 동일한 구조를 사용하여 나머지 부분에 대한 편집을 요청해 보겠습니다.

이처럼 Solar와 함께 우리는 제안서를 개선할 수 있었습니다. 완벽하지 않을 수 있지만 그래도 확실히 유용했는데요! Solar와 같은 대규모 언어 모델의 강력한 기능을 사용하면 서류 작업 시간을 절약할 수 있습니다. 이제 초안을 기반으로 몇 가지 세부 사항을 추가하기만 하면 됩니다. 이전과 마찬가지로 Solar에 빈 내용을 채워달라고 요청하며 문서를 더 명확하게 만들 수 있습니다. 최상의 답변을 얻으려면 필요한 모든 정보를 프롬프트에 구체적으로 제공해야 한다는 점을 잊지 마세요.

3. 문서로 프레젠테이션 생성하기

그렇다면 생성된 콘텐츠를 사용하여 효과적인 프레젠테이션을 만들려면 어떻게 해야 할까요? 다양한 작업 중 텍스트 생성에 특화된 언어 모델인 Solar에는 아쉽게도 파워포인트 프레젠테이션을 직접 생성하는 기능은 없습니다. 하지만 Solar의 결과물을 프레젠테이션에 사용할 수 있는 방법은 여러 가지인데요.

1. Solar의 콘텐츠를 텍스트 또는 MS 오피스 워드 파일로 저장하고 PowerPoint 프레젠테이션으로 변환하세요:

   (1) 콘텐츠를 텍스트 또는 Word 파일로 저장합니다.

   (2) 온라인에서 "Word 문서를 PowerPoint 프레젠테이션으로 변환" 을 검색합니다. 여러 가지 도구 중에서 선택할 수 있습니다.

   (3) 저장한 파일을 도구에 업로드하고 안내에 따라 PowerPoint 프레젠테이션으로 변환합니다.

2. VBA(Visual Basic for Applications) 매크로 및 코딩에 대한 기본적인 이해가 있는 경우 언어 모델에 VBA 매크로용 템플릿을 제공하고 텍스트를 PowerPoint 프레젠테이션으로 이동하기 위한 코드를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 생성 언어 모델은 적절한 지침이 없으면 제대로 작동하지 않는 코드를 생성할 수 있다는 점에 유의하세요. 또한 프로그래밍에 익숙하지 않은 경우 오류를 디버깅하는 것이 어려울 수 있습니다.

3. Microsoft Copilot, Gamma 또는 SlideSpeak와 같이 PowerPoint 제작용으로 설계된 생성 AI 도구를 사용하세요. 각 도구의 성능을 비교하여 자신에게 가장 적합한 도구를 찾아보세요.

요약

이제 대규모 언어 모델의 강력한 기능을 활용하는 첫 걸음을 내디뎠으니 생산성을 높일 준비가 되셨을 것입니다. 핵심 사항을 요약해 보겠습니다:

• LLM을 사용하여 프로젝트 제안서의 초안을 작성하고 수정하여 더 나은 응답을 위한 자세한 정보를 제공하세요.

• 언어 모델은 PPT 프레젠테이션의 개요를 작성하고 개별 슬라이드의 콘텐츠를 요약하는 데에도 도움이 됩니다.

• 효과적인 PPT 프레젠테이션을 위해 다양한 생성 AI 도구를 활용할 수 있습니다.

• LLM은 정확한 응답을 생성하는 놀라운 기능을 가지고 있지만, 항상 완벽한 정확성을 보장할 수는 없다는 점을 명심해야 합니다. 실행할 때마다 결과가 달라질 수 있으므로 정확한 응답을 보장하기 어려울 수 있습니다. 그러므로 언어 모델이 제공한 응답은 꼭 다시 한 번 확인하여 활용하시길 권장드립니다.

이번 콘텐츠를 통해 업무 효율성을 높일 수 있는 팁을 얻으셨나요? 이제 실제 업무에 Solar LLM을 직접 활용해 보시고, 여러분의 다양한 경험을 공유해 주세요!