"'파수 ELLM(엘름)'은 기업 문서에 대한 이해도와 데이터 관리 역량을 결합한 기업용 sLLM(경량 대형언어모델)으로, 기업들이 AI를 구축·활용하는 가장 효율적이고 실용적인 방안이 될 것이다."
파수가 보안 기술기업에서 AI 기업으로의 변신을 선언했다. 자체 개발한 sLLM을 바탕으로 기업들이 내부 데이터 관리와 AI 활용의 최적 포인트를 찾도록 뒷받침한다는 전략이다.
파수는 3일 서울 여의도 페어몬트호텔에서 연례행사 'FDI 2024'를 개최하고 기업용 sLLM '엘름'을 비롯한 AI 솔루션과 전략을 제시했다. 기업의 AI 활용에 있어 중요한 것이 '보안'과 '운영비용'이라고 짚고 두 가지를 만족시키겠다고 강조했다.
엘름은 기업 내부 구축형으로, 조직 특성에 맞는 생성형 AI를 구축해 보고서 작성과 문서 요약, 내부 데이터 분석, 지식창고 운영, 고객 응대 등을 하도록 돕는다. 파수의 데이터 보안·관리 역량이 더해져 업무 문서에 대한 이해도가 뛰어나고, 고객에 특화된 데이터로 신뢰성이 높은 맞춤형 결과물을 제공하는데 최적화했다.
고객별 도메인 사전 특화 학습(DAPT)과 태스크별 미세조정 학습으로 맞춤형 결과물을 제공한다. RAG(검색증강생성) 방식으로 필요에 따라 외부 검색 엔진이나 내부 시스템의 검색 기능 등과 연계할 수 있는 확장성도 갖췄다. 보안과 속도 면에서 차세대 프로그래밍 언어로 떠오르고 있는 러스트(Rust) 기반에 IO(입출력) 처리 다중화 방식을 도입해 요청 처리속도도 빠르다.
파수는 구축형 AI를 고려하지만 AI 학습에 필요한 내부 데이터 관리에 어려움을 겪는 조직에 답을 주겠다는 전략이다. 특히 AI 학습용 내부 데이터 관리에 필수인 문서자산화와 버전관리, 권한제어를 모두 지원하는 문서관리 플랫폼 '랩소디'를 엘름에 결합시켰다. 랩소디에 탑재된 AI 챗봇에서 문서 파일을 선택, 챗봇에 비교 등을 요청하면 자료 분석을 받아볼 수 있다. '랩소디'에서는 자체 모델 외에도 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 글로벌 빅테크들의 AI도 활용할 수 있다.
파수는 개인정보 탐지·관리 등 다양한 데이터 관리 솔루션도 보유했다. 이를 파수 엘름과 유기적으로 결합해, AI 학습에 필요한 과정을 최소화하고 보다 쉬운 AI 활용을 돕는다.
기존에 사용 중인 보안 솔루션의 세부적인 접근제어 정책과 메타데이터 정보 연동을 통해 생성형 AI의 안전한 사용도 가능케 한다.
조규곤 파수 대표는 "LLM은 내부자와 긴밀히 대화해 그 누구보다 많은 내부 정보를 갖고 있는 주체"라며 AI가 무분별하게 답변하며 발생하는 문제를 벡터 DB로 해결할 수 있다고 했다. 기업이 보유한 정보를 벡터 DB로 만들면 누구나 접근할 수 없고 적은 학습 데이터로도 좋은 품질의 답변을 받을 수 있다는 것.
조 대표는 "벡터화한 정보는 사람의 접근권한 여부를 판별할 수 있어 관리가 가능하고 사전학습 비용은 줄일 수 있다. 다만 추론 비용은 늘어날 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "기업들은 퍼블릭 LLM과 프라이빗 LLM을 적절히 섞어 사용해야 한다"며 "하나의 대형 모델을 쓸지, 필요한 부분에 다양한 소형모델을 적용할 지도 고려해야 한다"고 했다.
윤경구 본부장은 "법률, 금융, 보험 등 도메인별 전문 용어를 AI가 이해하지 못하면 좋은 판단을 내릴 수 없다"며 "추가 학습에 필요한 학습 데이터셋을 도메인별로 구축했다"고 밝혔다. 이날 파수는 금융·교육·법령·규제·제품 매뉴얼 등에서의 활용 사례를 공유했다.
조 대표는 "공공기관과 금융권의 관심이 크다"며 "고객의 수요를 읽어가며 솔루션과 서비스를 지속적으로 내놓겠다"고 말했다.
글·사진=김영욱기자 wook95@dt.co.kr
조규곤 파수 대표가 3일 서울 여의도 페어몬트호텔에서 연례행사 'FDI 2024'에서 발표하고 있다. 파수 제공
조규곤 파수 대표가 서울 여의도 페어몬트호텔에서 열린 'FDI 2024'에서 키노트를 진행하고 있다. 김영욱 기자
