기업을 위한 진정한 AI 기술, 풀스택 LLM! - 업스테이지의 차별화 전략

최근 인공지능(AI) 분야에서 주목받는 기술로 대형언어모델(LLM)과 멀티모달 모델(LMM)이 있습니다. 하지만 업스테이지는 기업이 실제로 필요한 것은 LMM이 아닌, 풀스택 LLM이라고 주장하고 있습니다. LMM과 풀스택 LLM의 차이점은 무엇이고, 왜 풀스택 LLM이 기업용으로 더 적합한지 업스테이지의 접근 방식을 중심으로 살펴보겠습니다.

 

LMM과 풀스택 LLM의 차이점

 

대형멀티모달(LMM) 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성 등을 다양한 형태로 입출력할 수 있는 AI 모델을 말합니다. 예를 들어, 사용자가 텍스트를 입력하면 이를 기반으로 이미지를 생성하거나 음악을 출력하는 기능을 수행합니다. 하지만 LMM은 여러 데이터를 하나의 모델로 처리하기 때문에 높은 정확도를 요구하는 B2B 환경에는 적합하지 않을 수 있다는 지적이 있습니다.

 

반면, 업스테이지의 풀스택 LLM은 텍스트 중심의 정확한 데이터 처리를 목표로 합니다. 이 모델은 이미지나 음성 파일을 입력받아 그 안의 텍스트를 인식해 정확하게 처리하는 것이 특징입니다. 이를 위해 업스테이지는 OCR(광학문자인식)과 KIE(정보추출), 도큐먼트 파스(Document Parse)와 같은 기술을 활용해 높은 정확성을 보장하는 풀스택 LLM을 구축해 왔습니다.

 

권의현 OCR 소프트웨어 엔지니어, 주세환 OCR AI 엔지니어가 포즈를 취하고 있다. (사진=업스테이지) 출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

 

업스테이지의 풀스택 LLM 기술, 기업에서 필요한 이유

 

업스테이지는 최근 기업들 사이에서 풀스택 LLM이 각광받고 있다고 전합니다. 특히, 금융과 법률 등 정보의 정확성이 중요한 산업에서 수요가 크다고 하는데요. 예를 들어, 문서 내 특정 정보만을 추출할 수 있는 KIE 기술은 물류나 금융업에서 여러 형태의 문서를 효율적으로 처리하는 데 큰 도움을 줍니다. 영수증의 총액이나 송장 정보와 같은 특정 데이터를 빠르게 추출하여 관리할 수 있는 것이죠.

 

또한, 업스테이지의 도큐먼트 파스 기술은 다양한 형태의 문서(PDF, JPEG, DOCX 등)를 텍스트 형태로 변환할 수 있어, 방대한 문서 데이터를 보다 쉽게 관리하고 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 도큐먼트 파스와 RAG(검색 기반 생성 모델) 기술을 결합해 방대한 데이터에서 특정 정보를 효과적으로 검색할 수 있습니다.

 

업스테이지의 풀스택 LLM 활용 사례 및 성과

 

업스테이지는 ‘솔라(SOLAR)’ 모델을 통해 글로벌 허깅페이스 리더보드에서 좋은 성과를 내며 기술력을 입증했습니다. 또한, 도큐먼트 파스 모델 출시 이후, 기업 수요가 크게 증가했으며, 이를 통해 올해 논의된 기술 도입 계약이 100% 성사되었다고 합니다.

 

특히, 도큐먼트 파스와 솔라의 결합은 업무 생산성을 크게 향상시키는 것으로 평가되고 있습니다. 예를 들어, LLM은 문서의 내용 분석과 같은 두뇌 역할을, 도큐먼트 파스는 이미지나 문서를 인식해 내용을 텍스트로 변환하는 눈 역할을 합니다. 이를 통해 다양한 문서와 자료를 효과적으로 분석해 기업이 필요한 정보를 빠르게 제공할 수 있습니다.

 

미래 기술: 차트 인식과 AI 기술 결합의 가능성

 

업스테이지는 앞으로 차트 인식 기능을 추가할 계획이며, 이를 통해 표나 그래프 등의 데이터를 텍스트로 변환하는 기능을 제공할 예정입니다. 이는 다양한 비즈니스 데이터 분석에 큰 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

 

또한, 업스테이지는 API를 통해 사용자 데이터를 저장하거나 활용하지 않는 정책을 운영 중인데, 이 점은 금융이나 보험 등 보안을 중요시하는 기업들로부터 큰 호응을 받고 있습니다.

 

 

업스테이지가 추구하는 풀스택 LLM은 B2B 환경에서 높은 정확성을 요구하는 다양한 기업의 요구를 충족할 수 있는 AI 기술입니다. 단순히 이미지를 생성하거나 텍스트를 이해하는 수준을 넘어, 문서와 데이터를 인식하고 분석하여 기업의 효율성을 높이는 데 주력하고 있습니다. 특히, 데이터의 핵심이 되는 텍스트와 문서 정보를 정확하게 다룰 수 있다는 점에서 앞으로 더욱 많은 기업에서 활용될 가능성이 높습니다.

 

출처

 

이 글은 AI타임스의 기사 “업스테이지 “기업에 필요한 기술은 멀티모달 아닌 풀스택 LLM”“을 참조하였습니다.

 

 

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