Athena sLLM

고성능 한국어 특화 sLLM으로 기업의 지식과 AI 성능을 극대화하세요.

Athena

Athena는 고성능 한국어 sLLM을 기반으로 한 RAG 기술,
그리고 모바일 플랫폼 구축/운영 경험에서 비롯된 운영 자동화 역량을 결합하여 고객 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다.

sLLM

한국어 최적화된 고성능 sLLM

  • 한국어 지시어 튜닝 & 도메인 지식  학습으로 업무 서비스 최적화(10.7B)
  • LLM 개발에서 습득한 AI 학습 방법과 학습용 데이터셋으로 고성능 자연어 처리

RAG

검색 증강 생성 기술

  • 실시간 정보 검색과 AI 생성 기능을 결합하여 최신 정보 기반 최적의 답변 제공
  • 정보 검색, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 정확성, 신뢰성 제공

시스템 통합
& 자동화

AI 운영 최적화

  • 다년간 모바일 플랫폼 구축 경험으로 축적된 시스템 통합 기술력
  • AI 사업에서도 사용자 경험 향상 및 원활한 시스템 운영 보장

높은 모델 정확도

다양한 업무에서 효율성 극대화

실시간 정보 제공

자동화된 프로세스

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비즈니스 가치 증대

RAGsLLM을 극대화

RAG는 추가 데이터로 sLLM의 지식을 보강하는 기술입니다.
기업에 필요한 지식을 보강하고 벡터DB화하여 LLM의 모델 프롬프트에 적용시킴으로써 데이터의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다.

<RAG Flow Diagram>

지원 기술과 도구

요청과 답변 캐싱을 통한 자원 효율성 및 데이터 검증 및 모니터링을 통한 신뢰성 있는 응답을 제공합니다.
또한, 모든 요청과 LLM 생성 결과는 기록되어 정합성 향상과 데이터 소스 구축을 위하여 사용됩니다.

적용 기능

LLM 오케스트레이션

  • 사용자 인터페이스, 임베딩 모델, 벡터DB 등 LLM 어플리케이션을 위한 다양한 구성요소 연결

LLM 캐시

  • 사용자 요청, 검색결과 캐싱
  • 과거 동일하거나 유사 요청에 대하여 저장된 답변 전달 : 일치 캐시, 유사검색 캐시

데이터 검증 및 모니터링

  • 검색/생성 결과 데이터 검증 : 부적절한 데이터, 개인정보 등 필터링
  • 사용자 요청과 LLM 생성 결과 기록 및 모니터링

Small LLM 주요 장점

자원 경량화

  • sLLM은 적은 파라미터수로 효율적인 컴퓨팅 자원 사용
  • 대형 언어모델에 비해 훨씬 작은 규모의 하드웨어 요구사양
  • 경량화로 신속한 모델 업데이트

커스터마이징 및 확장성

  • 특정 업무나 요구사항에 맞게 커스터마이징 용이
  • 도메인 특화된 데이터 추가 학습을 통해 성능 극대화
  • 기업 보유 데이터로 특정 분야에 최적화된 모델을 구축 가능

폐쇄형 구축 통한 정보보호

  • sLLM 내부 구축으로 기업의 민감 정보 외부 유출 방지
  • 고객 개인정보 보호에 유리
  • 감사 추적 등 컴플라이언스 준수 용이성

우수한 경제성

  • 훈련에 필요한 데이터, 시간, 비용 효율적
  • 적은 파라미터 수로 개발 및 운영 비용 감소
  • 경제적인 크기와 실행 가격으로 AI 도입 장벽 낮음

국내 최고의 AI 기술력을 바탕으로 차별화된 sLLM을 제공합니다.

한국어 특화 모델

  • 한국어 데이터셋 대규모 학습으로 한국어 자연어 처리에 우수한 성능(10.7B)
  • 한국어의 다양한 표현 방식과 문법적 특성에 대한 높은 이해도와 정확도
  • 지시어 튜닝(Instruction-tuning) 기법

고성능 자연어 처리 지원

  • 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업
  • 특히, 한국어 환경에서 높은 정확도
  • 다양한 테스트 사례에서 확인되는 고성능

고품질 데이터 전처리

  • HTML Parsing Chunker – 문서 구조 분석을 통한 청킹
  • LLM 개발 과정에서 구축된 풍부한 데이터셋과 학습 방법 보유

커스터마이징 및 확장성

  • 특정 도메인인 요구사항에 맞게 sLLM 커스터마이징 가능
  • 도메인 특화 데이터 추가 학습 및 미세조정을 통한 성능 극대화

Athena를 이용하여 여러 효과들을 누려보세요!