금주의 통계: GPT-J와 같은 소형 LLM을 캐스케이드에 사용하면 전체 비용을 80% 절감하는 동시에 정확도를 GPT-4에 비해 1.5% 향상시킬 수 있습니다. (데이터이쿠)

조직에서 다양한 애플리케이션을 위해 대규모 언어 모델(LLM)에 점점 더 의존함에 따라 적절한 감독 및 최적화 전략이 없으면 배포 및 유지 관리와 관련된 운영 비용이 빠르게 통제 불능 상태가 될 수 있습니다.

Meta는 최근 가장 진보된 오픈소스 LLM으로 화제가 되고 있는 Llama 3.1도 출시했습니다.

이번 주 AI&YOU에서는 해당 주제에 대해 게시한 세 개의 블로그에서 얻은 인사이트를 살펴보고자 합니다:

• LLM 비용 절감을 위한 10가지 입증된 전략

• LLM 가격 구조 이해하기: 입력, 출력 및 컨텍스트 창

• 메타의 라마 3.1: 오픈 소스 AI의 경계를 넓히다

LLM 비용 절감을 위한 10가지 입증된 전략 - AI&YOU #65

이 블로그 게시물에서는 기업이 LLM 비용을 효과적으로 관리하여 비용 효율성과 비용 통제를 유지하면서 이러한 모델의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 10가지 입증된 전략을 살펴봅니다.

1. 스마트 모델 선택

모델 복잡성을 작업 요구 사항에 맞게 신중하게 조정하여 LLM 비용을 최적화하세요. 모든 애플리케이션에 최신의 가장 큰 모델이 필요한 것은 아닙니다. 기본 분류나 간단한 Q&A와 같은 간단한 작업의 경우, 더 작고 효율적인 사전 학습된 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 성능 저하 없이 상당한 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다.

예를 들어, 감정 분석에 BERT-Large 대신 DistilBERT를 사용하면 특정 작업에 대한 높은 정확도를 유지하면서 계산 오버헤드 및 관련 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

2. 강력한 사용량 추적 구현

고객에 대한 종합적인 시각을 확보하세요. LLM 사용 다단계 추적 메커니즘을 구현합니다. 대화, 사용자, 회사 수준에서 토큰 사용량, 응답 시간, 모델 통화를 모니터링하세요. LLM 제공업체의 기본 제공 분석 대시보드를 활용하거나 인프라와 통합된 맞춤형 추적 솔루션을 구현하세요.

이러한 세분화된 인사이트를 통해 단순 작업에 고가의 모델을 과도하게 사용하는 부서나 중복 쿼리 패턴과 같은 비효율성을 파악할 수 있습니다. 이 데이터를 분석하여 귀중한 비용 절감 전략을 발견하고 전반적인 LLM 소비를 최적화할 수 있습니다.

3. 프롬프트 엔지니어링 최적화

프롬프트 엔지니어링 기술을 개선하여 토큰 사용량을 크게 줄이고 LLM 효율성을 개선하세요. 프롬프트에 명확하고 간결한 지침을 작성하고, 오류 처리를 구현하여 추가 쿼리 없이 일반적인 문제를 해결하고, 특정 작업에 대해 입증된 프롬프트 템플릿을 활용하세요. 불필요한 문맥을 피하고, 글머리 기호와 같은 서식 지정 기술을 사용하고, 기본 제공 함수를 활용하여 출력 길이를 제어함으로써 프롬프트를 효율적으로 구성하세요.

이러한 최적화를 통해 토큰 소비량과 관련 비용을 크게 줄이면서 LLM 결과물의 품질을 유지하거나 개선할 수 있습니다.

4. 전문화를 위한 미세 조정 활용

미세 조정 기능을 사용하여 특정 요구사항에 맞는 더 작고 효율적인 모델을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식은 초기 투자가 필요하지만, 장기적으로 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 미세 조정된 모델은 동등하거나 더 나은 결과를 얻기 위해 더 적은 토큰이 필요한 경우가 많으므로 추론 비용과 재시도 또는 수정의 필요성이 줄어듭니다.

사전 학습된 소규모 모델로 시작하여 고품질의 도메인별 데이터를 사용하여 미세 조정하고 정기적으로 성능과 비용 효율성을 평가하세요. 이러한 지속적인 최적화를 통해 운영 비용을 억제하면서 모델이 지속적으로 가치를 제공할 수 있습니다.

5. 무료 및 저렴한 옵션 살펴보기

특히 개발 및 테스트 단계에서 무료 또는 저렴한 LLM 옵션을 활용하면 품질 저하 없이 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이러한 대안은 프로토타이핑, 개발자 교육, 중요하지 않은 서비스 또는 내부 대면 서비스에 특히 유용합니다.

그러나 데이터 개인정보 보호, 보안 영향, 기능 또는 사용자 지정의 잠재적 제한을 고려하여 장단점을 신중하게 평가하세요. 장기적인 확장성과 마이그레이션 경로를 평가하여 비용 절감 조치가 향후 성장 계획에 부합하고 향후에 장애물이 되지 않도록 하세요.

6. 컨텍스트 창 관리 최적화

컨텍스트 창을 효과적으로 관리하여 출력 품질을 유지하면서 비용을 관리하세요. 작업 복잡도에 따라 동적 컨텍스트 크기 조정을 구현하고, 요약 기술을 사용해 관련 정보를 압축하고, 긴 문서나 대화에 슬라이딩 창 접근 방식을 사용하세요. 컨텍스트 크기와 출력 품질 간의 관계를 정기적으로 분석하여 특정 작업 요구사항에 따라 창을 조정하세요.

필요한 경우에만 더 큰 컨텍스트를 사용하는 계층적 접근 방식을 고려하세요. 이렇게 컨텍스트 창을 전략적으로 관리하면 LLM 애플리케이션의 이해 기능을 저하시키지 않으면서 토큰 사용량과 관련 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

7. 멀티 에이전트 시스템 구현

멀티 에이전트 LLM 아키텍처를 구현하여 효율성과 비용 효율성을 향상하세요. 이 접근 방식에서는 여러 AI 에이전트가 협업하여 복잡한 문제를 해결하므로 리소스 할당을 최적화하고 고가의 대규모 모델에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.

멀티 에이전트 시스템은 타겟팅된 모델 배포를 가능하게 하여 전반적인 시스템 효율성과 응답 시간을 개선하는 동시에 토큰 사용량을 줄일 수 있습니다. 비용 효율성을 유지하려면 에이전트 간 커뮤니케이션을 로깅하고 토큰 사용 패턴을 분석하는 등 강력한 디버깅 메커니즘을 구현하세요.

에이전트 간의 분업을 최적화하여 불필요한 토큰 소비를 최소화하고 분산 작업 처리의 이점을 극대화할 수 있습니다.

8. 출력 서식 지정 도구 활용

출력 형식 지정 도구를 활용하여 효율적인 토큰 사용을 보장하고 추가 처리 필요성을 최소화하세요. 강제 함수 출력을 구현하여 정확한 응답 형식을 지정하여 가변성과 토큰 낭비를 줄입니다. 이 접근 방식은 잘못된 출력의 가능성과 설명 API 호출의 필요성을 줄여줍니다.

구조화된 데이터를 간결하게 표현하고, 구문 분석이 쉬우며, 자연어 응답에 비해 토큰 사용량을 줄일 수 있는 JSON 출력을 사용하는 것을 고려해 보세요. 이러한 서식 지정 도구를 사용하여 LLM 워크플로우를 간소화하면 고품질의 출력을 유지하면서 토큰 사용량을 크게 최적화하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

9. 비-LLM 도구 통합

비용과 효율성을 최적화하기 위해 비 LLM 도구로 LLM 애플리케이션을 보완하세요. 간단한 데이터 처리나 규칙 기반 의사 결정 등 LLM의 모든 기능이 필요하지 않은 작업에는 Python 스크립트나 기존 프로그래밍 접근 방식을 통합하세요.

워크플로를 설계할 때는 작업의 복잡성, 필요한 정확도, 잠재적인 비용 절감 효과에 따라 LLM과 기존 도구의 균형을 신중하게 고려하세요. 개발 비용, 처리 시간, 정확도, 장기적인 확장성 등의 요소를 고려하여 철저한 비용 편익 분석을 수행합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 종종 성능과 비용 효율성 측면에서 최상의 결과를 가져옵니다.

10. 정기 감사 및 최적화

정기적인 감사 및 최적화를 위한 강력한 시스템을 구현하여 지속적인 LLM 비용 관리를 보장합니다. LLM 사용량을 지속적으로 모니터링하고 분석하여 중복 쿼리나 과도한 컨텍스트 창과 같은 비효율적인 부분을 파악하세요. 추적 및 분석 도구를 사용하여 LLM 전략을 개선하고 불필요한 토큰 소비를 제거하세요.

조직 내에서 비용을 의식하는 문화를 조성하여 팀이 LLM 사용에 따른 비용 영향을 적극적으로 고려하고 최적화 기회를 모색하도록 장려하세요. 비용 효율성을 공동의 책임으로 삼으면 장기적으로 비용을 통제하면서 AI 투자의 가치를 극대화할 수 있습니다.

LLM 가격 구조 이해하기: 입력, 출력 및 컨텍스트 창

엔터프라이즈 AI 전략의 경우, 효과적인 비용 관리를 위해서는 LLM 가격 구조를 이해하는 것이 중요합니다. LLM과 관련된 운영 비용은 적절한 감독 없이 빠르게 증가하여 예기치 않은 비용 급등으로 이어져 예산을 초과하고 광범위한 채택을 방해할 수 있습니다.

LLM 가격 책정은 일반적으로 세 가지 주요 구성 요소를 중심으로 이루어집니다: 입력 토큰, 출력 토큰 및 컨텍스트 창을 사용할 수 있습니다. 이러한 각 요소는 애플리케이션에서 LLM을 활용하는 데 드는 전체 비용을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.

입력 토큰: 입력 토큰의 정의와 충전 방법

입력 토큰은 LLM이 처리하는 텍스트의 기본 단위로, 일반적으로 단어의 일부에 해당합니다. 예를 들어, "빠른 갈색 여우"는 ["The", "quick", "bro", "wn", "fox"]로 토큰화되어 5개의 입력 토큰이 될 수 있습니다. LLM 제공업체는 일반적으로 토큰 1,000개당 요금을 기준으로 입력 토큰에 대한 요금을 부과하며, 가격은 제공업체와 모델 버전에 따라 크게 달라집니다.

입력 토큰 사용을 최적화하고 비용을 절감하려면 다음 전략을 고려하세요:

• 간결한 프롬프트를 작성하세요: 명확하고 직접적인 지침에 집중하세요.

• 효율적인 인코딩을 사용하세요: 더 적은 토큰으로 텍스트를 표현하는 방법을 선택합니다.

• 프롬프트 템플릿을 구현합니다: 일반적인 작업에 최적화된 구조를 개발하세요.

• 압축 기술을 활용하세요: 중요한 정보의 손실 없이 입력 크기를 줄이세요.

토큰 출력: 비용 이해하기

출력 토큰은 입력에 대한 응답으로 LLM이 생성한 텍스트를 나타냅니다. 출력 토큰의 수는 작업 및 모델 구성에 따라 크게 달라질 수 있습니다. LLM 제공업체는 텍스트 생성의 계산 복잡성으로 인해 출력 토큰의 가격을 입력 토큰보다 높게 책정하는 경우가 많습니다.

출력 토큰 사용을 최적화하고 비용을 관리합니다:

• 프롬프트 또는 API 호출에서 출력 길이 제한을 명확하게 설정하세요.

• '단답형 학습'을 사용하여 모델이 간결한 답변을 하도록 유도하세요.

• 불필요한 콘텐츠를 다듬는 후처리를 구현합니다.

• 자주 요청하는 정보를 캐싱하는 것을 고려하세요.

• 효율적인 토큰 사용을 위해 출력 서식 지정 도구를 활용하세요.

컨텍스트 창: 숨겨진 비용 동인

컨텍스트 창은 LLM이 응답을 생성할 때 고려하는 이전 텍스트의 양을 결정하며, 일관성을 유지하고 이전 정보를 참조하는 데 매우 중요합니다. 컨텍스트 창이 클수록 처리되는 입력 토큰의 수가 증가하여 비용이 증가합니다. 예를 들어, 8,000개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 창은 대화에서 7,000개의 토큰을 청구하는 반면, 4,000개의 토큰으로 구성된 창은 3,000개의 토큰만 청구할 수 있습니다.

컨텍스트 창 사용을 최적화합니다:

• 작업 요구 사항에 따라 동적 컨텍스트 크기 조정을 구현하세요.

• 요약 기법을 사용하여 관련 정보를 압축합니다.

• 긴 문서에는 슬라이딩 창 방식을 사용하세요.

• 컨텍스트 요구 사항이 제한적인 작업에는 더 작고 특화된 모델을 고려하세요.

• 컨텍스트 크기와 출력 품질 간의 관계를 정기적으로 분석합니다.

기업은 LLM 가격 구조의 이러한 구성 요소를 신중하게 관리함으로써 AI 애플리케이션의 품질을 유지하면서 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

결론

엔터프라이즈 AI 애플리케이션의 효과적인 비용 관리를 위해서는 LLM 가격 구조를 이해하는 것이 필수적입니다. 입력 토큰, 출력 토큰, 컨텍스트 윈도우의 뉘앙스를 파악함으로써 조직은 모델 선택과 사용 패턴에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 토큰 사용 최적화 및 캐싱 활용과 같은 전략적 비용 관리 기법을 구현하면 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

메타의 라마 3.1: 오픈 소스 AI의 경계를 넓히다

최근 메타는 다음과 같은 중요한 소식을 발표했습니다. 라마 3.1의 가장 진보된 오픈소스 대규모 언어 모델입니다. 이번 릴리스는 오픈 소스와 독점 모델 간의 격차를 해소할 수 있는 AI 기술 민주화의 중요한 이정표가 될 것입니다.

라마 3.1은 이전 버전에서 몇 가지 주요 개선 사항을 기반으로 합니다:

1. 모델 크기 증가: 405B 매개변수 모델의 도입으로 오픈 소스 AI의 가능성은 한계를 넘어섰습니다.

2. 확장된 컨텍스트 길이: 라마 2의 4K 토큰에서 라마 3.1의 128K 토큰으로, 긴 텍스트를 더 복잡하고 미묘하게 이해할 수 있습니다.

3. 다국어 기능: 언어 지원이 확대되어 다양한 지역과 사용 사례에 걸쳐 더욱 다양한 애플리케이션을 적용할 수 있습니다.

4. 추론 및 전문화된 작업 개선: 수학적 추론 및 코드 생성과 같은 영역에서 향상된 성능을 제공합니다.

GPT-4 및 Claude 3.5 Sonnet과 같은 폐쇄형 모델과 비교할 때, Llama 3.1 405B는 다양한 벤치마크에서 독보적인 성능을 자랑합니다. 오픈 소스 모델에서 이 정도의 성능은 전례가 없는 수준입니다.

Llama 3.1의 기술 사양

기술적인 세부 사항을 자세히 살펴보면, Llama 3.1은 다양한 요구 사항과 컴퓨팅 리소스에 맞는 다양한 모델 크기를 제공합니다:

1. 8B 매개변수 모델: 경량 애플리케이션 및 엣지 디바이스에 적합합니다.

2. 70B 매개변수 모델: 성능과 리소스 요구 사항의 균형.

3. 405B 매개변수 모델: 오픈 소스 AI 기능의 한계를 뛰어넘는 플래그십 모델입니다.

라마 3.1의 학습 방법론에는 이전 버전보다 훨씬 큰 15조 개가 넘는 방대한 데이터 세트가 사용되었습니다.

구조적으로 라마 3.1은 디코더 전용 트랜스포머 모델을 유지하여 전문가 혼합 방식과 같은 실험적인 접근 방식보다 학습 안정성을 우선시합니다.

하지만 메타는 이 전례 없는 규모에서 효율적인 학습과 추론이 가능하도록 몇 가지 최적화를 구현했습니다:

1. 확장 가능한 교육 인프라: 16,000개 이상의 H100 GPU를 활용하여 405B 모델을 학습시켰습니다.

2. 반복적인 교육 후 절차: 특정 기능을 향상시키기 위해 감독된 미세 조정 및 직접 환경 설정 최적화를 사용합니다.

3. 정량화 기술: 보다 효율적인 추론을 위해 모델을 16비트에서 8비트 숫자로 축소하여 단일 서버 노드에 배포할 수 있습니다.

획기적인 기능

라마 3.1은 AI 환경에서 차별화되는 몇 가지 획기적인 기능을 도입했습니다:

확장된 컨텍스트 길이: 128K 토큰 컨텍스트 창으로의 전환은 획기적인 변화입니다. 이 확장된 용량을 통해 Llama 3.1은 훨씬 더 긴 텍스트를 처리하고 이해할 수 있게 되었습니다:

다국어 지원: Llama 3.1은 8개 언어를 지원하여 글로벌 적용 범위를 크게 넓혔습니다.

고급 추론 및 도구 사용: 이 모델은 정교한 추론 능력과 외부 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 능력을 보여줍니다.

코드 생성 및 수학 능력: 라마 3.1은 기술 영역에서 놀라운 능력을 선보입니다:

• 여러 프로그래밍 언어에서 고품질의 기능적인 코드 생성

• 복잡한 수학 문제를 정확하게 해결

• 알고리즘 설계 및 최적화 지원

라마 3.1의 약속과 잠재력

Meta의 Llama 3.1 출시는 AI 환경의 중요한 순간을 기념하며 프론티어 수준의 AI 기능에 대한 액세스를 대중화했습니다. 최첨단 성능, 다국어 지원, 확장된 컨텍스트 길이를 갖춘 405B 파라미터 모델을 오픈 소스 프레임워크 내에서 제공함으로써 Meta는 접근 가능하고 강력한 AI의 새로운 표준을 제시했습니다. 이러한 움직임은 폐쇄형 소스 모델의 지배력에 도전할 뿐만 아니라 AI 커뮤니티에서 전례 없는 혁신과 협업을 위한 길을 열어줍니다.

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