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올거나이즈 ‘금융 전문 LLM 리더보드’ 공개… 금융 특화 테스트 데이터까지 공개 ‘누구나 사용 가능’

금융 전문 LLM 리더보드, 금융 프로젝트 노하우 담은 테스트 데이터셋 공개… 투명하게 공개된 플랫폼에서 LLM별 생성 답변 비교 및 순위 확인 가능
금융 데이터 100만 건 학습한 금융 특화 LLM ‘알파-F(Finance)’ 출시… 추후 ‘알파-M’(제조), ‘알파-G’(공공) 등으로 확대 계획
범용 모델보다 금융 용어를 잘 이해하는 LLM을 선별하고, AI 도입 통해 생산성 증대를 경험할 수 있을 것

2024-04-08 08:30 출처: 올거나이즈코리아

(ⓒ 올거나이즈)

서울--(뉴스와이어)--LLM 올인원 솔루션 기업 올거나이즈(대표 이창수)가 ‘금융 전문 LLM 리더보드’(llm-leaderboard.org)를 공개한다고 8일 밝혔다.

LLM 리더보드는 인공지능(AI) 언어모델의 성능을 측정해 순위를 매기며 평가하는 플랫폼이다. 누구나 자신이 개발한 LLM 모델을 등록하고, 다른 모델과 경쟁할 수 있다.

올거나이즈의 금융 전문 LLM 리더보드는 금융 용어와 약어를 이해하고, 복잡한 추론에 특화된 한국어 LLM의 성능을 평가한다. 일반적인 LLM은 범용적인 사용이 편리하지만, 금융에 필요한 수식 계산과 예외 조건 등을 포함한 복잡한 추론에 특화돼 있지 않다. 금융 문서 특성상 수치와 트렌드가 강조된 표와 차트를 이해하는 것도 약하다. 올거나이즈는 금융 문서와 업무 스타일에 적합한 금융 전문 LLM들을 실무자들이 바로 비교해볼 수 있도록 금융 전문 LLM 리더보드를 제작하게 됐다.

올거나이즈는 또한 금융기관이 금융 특화 LLM 모델의 성능을 비교 평가할 수 있도록 자체 제작 테스트 데이터셋도 모두 공개했다. 현재 오픈AI의 GPT-4, 앤스로픽의 클로드-3, 구글의 젬마 등 일반 LLM과 금융 특화 LLM의 13개 모델이 경쟁하고 있다. 이중 3개는 올거나이즈가 금융 전문 데이터로 파인튜닝(미세조정)한 자체 모델이다.

사용자는 금융 LLM 아레나에서 금융 관련 질문에 대한 LLM의 생성 답변도 직접 비교해 볼 수 있다. 랜덤으로 선별된 익명의 LLM 두 개가 답변을 생성하고, 더 나은 답변을 고르면 모델명이 밝혀진다. 답변 선호도가 실시간으로 반영돼 모델간 순위도 바로 확인할 수 있다. 4월 3일 현재 순위는 클로드 3, GPT-4, 알파-F(EEVE), 알파-F(OpenSolarKO) 순이다.

올거나이즈는 금융권 고객들이 LLM을 도입하고자 할 때 어떤 언어모델이 적합한지 성능 평가를 제대로 하기 어렵다는 점을 고려해 테스트 데이터셋을 모두 공개했다. 현재 올거나이즈가 자체 제작해 공개한 테스트 데이터셋은 △한국은행, 기재부 등 공공기관의 경제 연구 보고서, 금융 보고서, 금융 용어집 등을 바탕으로 제작한 RAG (검색증강생성) 데이터 △금융 문서에 자주 등장하는 수식과 복잡한 표, 차트에 특화된 데이터 등으로 구성돼 있다. 기존 한국어로 된 오픈소스 데이터 외에 영어로 된 금융 관련 데이터셋을 번역하거나 복잡한 금융 관련 수식과 표를 담은 데이터도 자체적으로 생성했다.

한편 올거나이즈는 한미일 누적 200개 이상의 엔터프라이즈 기업 고객에게 LLM 솔루션을 제공하고 있다. 특히 KB증권, 일본의 미쓰이스미토모은행(SMBC) 금융그룹 등 글로벌 거대 금융 고객사들과 함께하며 금융 분야에서의 AI 기반 지식관리 노하우를 쌓아왔다.

최근에는 금융 특화 AI 언어모델인 알리 파이낸스 LLM의 정식 명칭을 ‘알파-F(Alpha-Finance)’로 변경했다. 알파-F는 금융 산업에 특화된 100만 건의 데이터로 학습돼 복잡한 금융 용어 및 약어를 이해한다는 강점이 있으며, RAG (검색증강생성) 데이터 역시 20만 건 포함됐다. 추후 ‘알파-M(Manufacture, 제조)’, ‘알파-G(Government, 공공)’ 등의 산업 특화 LLM을 순차적으로 출시할 예정이다.

금융 업무 자동화에 특화된 ‘금융 LLM 앱마켓’도 선보였다. AI 인지검색 솔루션을 적용한 LLM 앱을 활용하면 단시간에 파악하기 어려운 금융 정보를 빠르게 파악할 수 있다. 금융 기업의 문서와 매뉴얼, 최신 정보 등을 기반으로 은행 분쟁사례 검색 등 사용자 질문에 답하는 기업용 LLM 앱을 생성할 수 있다. 앱 마켓에 등록된 LLM 앱 중 필요한 앱을 골라 현업에 바로 활용하거나 원하는 LLM을 선택해 직접 생성해 사용하면 된다.

이창수 올거나이즈 대표는 “국내 금융사들과 프로젝트를 진행할 때 많은 고객들이 원하는 것은 LLM의 성능 평가였다. 성능 평가를 위해서는 금융에 특화된 테스트 데이터가 있어야 하는데 기업이 일일이 만들기에는 시간과 비용이 많이 드는 문제가 있다”며 “올거나이즈의 노하우를 담은 데이터를 모두 공개해 기업들이 효율적으로 경쟁력 있는 LLM을 도입할 수 있도록 돕고자 한다. 범용 모델보다 금융 용어를 잘 이해하는 LLM 도입을 통해 업무 생산성 증대를 경험할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

올거나이즈코리아 소개

2017년 설립된 올거나이즈코리아는 AI로 기업의 생산성을 혁신하는 LLM 올인원 솔루션 기업이다. 파이브락스(5Rocks)를 창업하고 2014년 탭조이에 성공리에 매각했던 이창수 대표가 세운 두 번째 회사다. 올거나이즈는 ‘알리(Alli)’ 플랫폼을 통해 기업용 LLM 인에이블러(Enabler) 서비스를 제공하고 있다. ‘알리 LLM 앱 빌더(App Builder)’를 활용해 개발 지식 없이 노코드 형태로 기업 맞춤형 앱을 쉽게 제작할 수 있으며, ‘알리 LLM 앱 마켓(App Market)’에 등록된 LLM 앱 중 필요한 앱을 골라 직군별 업무에 활용할 수 있다. 오픈AI의 GPT-3.5와 GPT-4, 구글의 제미나이, 앤트로픽의 클로드-3, 네이버의 하이퍼클로바X 등 원하는 LLM을 선택해 사용 가능하며, 올거나이즈의 산업 특화 sLLM(경량화 LLM 모델)도 온프레미스 형태로 사용 가능하다. 또한 올거나이즈는 자사만의 LLM(거대언어모델) 기술력이 응집된 네 건의 기술 특허를 출원했다. LLM 앱 마켓에 LLM 앱을 등록하고 제공하는 방법에 관한 기술, 고객이 기업 특화 sLLM을 구축하고자 할 때 LLM을 활용해 학습 데이터를 효율적으로 생성할 수 있는 기술 등이다. 병합된 셀 등이 포함된 복잡한 표에서도 LLM이 답을 찾아내는 기술과 LLM의 환각을 줄이고 정확도를 높일 수 있는 ‘RAG (검색 증강 생성) + 사용자 피드백’ 기술에 대해서도 특허를 출원했다. 한국, 미국, 일본 3개국에서 동시에 사업을 진행하며 현재 200개 이상의 엔터프라이즈 기업 고객에게 AI 솔루션을 제공하고 있다. KB증권, 일본의 미쓰이스미토모은행(SMBC) 금융그룹·KDDI·KAO, 미국의 트래블러스 등에서 사용 중이다. 올거나이즈는 한국, 미국, 일본 투자자들로부터 누적 468억원(3500만달러)을 유치했다. 2022년 8월 일본 시장 확대 및 도쿄거래소 상장을 목표로 본사 기능을 미국 휴스턴에서 일본 도쿄로 이전했다.

웹사이트: https://allganize.ai
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