LLM/SLM 개발
전용 LLM의 구축을 통해, 기업의 지식을 지속적으로 진화하는 경쟁 우위로 전환합니다
범용 LLM으로는 경쟁 우위를 구축할 수 없으며, 기업 고유의 지식·노하우·데이터를 학습한 전용 LLM이 필수가 되고 있습니다. 자사의 암묵지를 명시화하고 안전한 환경에서 활용함으로써, 업무 품질 향상과 지적 자산의 축적을 동시에 실현합니다. 데이터 주권 확보의 관점에서도 독자 LLM 구축은 전략적 과제입니다.
Challenges
이런 고민은 없으신가요?
- GPU 조달과 운영 비용
독자 LLM 구축에 필요한 대량의 GPU 리소스 확보가 어려우며, 클라우드 이용 비용도 예상을 넘어 팽창합니다. 특히 파인 튜닝과 지속적인 학습 갱신의 비용 대비 효과가 불투명합니다.
- 할루시네이션 대책
LLM이 생성하는 오정보나 부정확한 답변으로 인해, 고객 대응이나 사내 업무에서의 실용화에 나설 수 없습니다. 특히 법무·의료 등 고정확도가 요구되는 영역에서의 신뢰성 확보가 과제입니다.
- 암묵지의 데이터화 장벽
업계 특화형 LLM에 필요한 자사의 전문 지식이나 업무 노하우가 속인적이며 문서화되어 있지 않아, 학습 데이터로 활용할 수 있는 형태로 구조화하는 프로세스가 확립되어 있지 않습니다.
enableX는 무엇이 다른가
enableX는 범용 LLM의 표층적인 도입 지원이 아니라, 기업 고유의 LLM/SLM을 풀 스크래치 또는 파인 튜닝으로 구축할 수 있는 구현 기술을 보유하고 있습니다. 최대의 차이는 암묵지를 학습 데이터화하는 프로세스의 확립에 있습니다. 업무 인터뷰부터 지식 추출, RAG·팩트 체크 기구에 의한 품질 보증 체제까지 일관되게 설계합니다. 단순히 모델을 만드는 것이 아니라, 지속적으로 진화하는 「지식 자산」으로 키우는 운영 설계까지 제공하여, 진정한 경쟁 우위를 창출합니다.
enableX는 무엇을 할 수 있는가
풀 스크래치 개발과 파인 튜닝의 최적 선택, GPU 조달 전략, 클라우드 비용 최적화까지, LLM/SLM 구축의 전체 최적을 설계합니다. 사내에 잠들어 있는 영업 자료·기술 문서·고객 대응 기록을 구조화하고, 시큐어한 환경에서 전용 모델에 학습시킴으로써, 범용 LLM으로는 대응할 수 없는 업계 특화의 고정확도 응답을 실현합니다. 할루시네이션 대책으로 RAG 아키텍처와 피드백 루프를 내장하여, 현장이 신뢰하고 계속 사용할 수 있는 품질을 보장합니다.
“LLM은 만들고 끝이 아닙니다. 키우는 것입니다. enableX는 구축부터 운영, 개선까지 내다본 설계 사상을 보유하고 있습니다.”
DeepTech Executive Director
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주요 기능
업계 특화형 독자 LLM의 구축
범용 모델로는 대응할 수 없는 업계 고유의 전문 용어, 규제, 업무 규칙을 학습시킨 독자 LLM을 개발합니다. 금융 정보 리스크를 최소화한 모델이나 엔터테인먼트 업계용 크리에이티브 지원 모델 등, 용도에 특화된 AI를 제로에서 또는 오픈 모델을 기반으로 구축합니다.
모델의 파인 튜닝·RLHF
기존의 LLM에 대해, RLHF나 독자적인 「인스트럭션 데이터」를 활용해 재학습을 수행하여, 기업의 특정 업무 흐름에 최적화된 거동으로 다듬어 갑니다. 이를 통해 할루시네이션의 억제와 답변 정확도의 비약적인 향상을 도모할 수 있습니다.
선택받는 이유
안전한 인스트럭션 데이터 작성 기술
독자 모델의 정확도를 좌우하는 것은 학습 데이터의 품질입니다. enableX는 개인 정보나 기밀 정보를 적절히 처리하고, AI가 안전하고 윤리적으로 학습할 수 있는 「고품질의 인스트럭션 데이터」를 작성하는 독자적인 기술과 노하우를 보유하고 있습니다.
방대한 대화 데이터의 정밀 검토 노하우
AI 개발에서 가장 손이 많이 가고 중요한 「데이터의 정밀 검토·클렌징」에 있어, 방대한 대화 데이터를 다뤄온 경험에 기반한 지견을 보유하고 있습니다. 이를 통해 모델의 실용성을 크게 좌우하는 「답변의 자연스러움」과 「문맥 이해력」을 끌어올릴 수 있습니다.
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