고성능 LLM
미세 조정 스택
Telivon Digital은 기업의 하드웨어 제약과 데이터 특성을 분석하여, 최소한의 컴퓨팅 자원으로 모델의 도메인 지식을 극대화하는 맞춤형 파라미터 최적화 기술을 제공합니다.
ENGINEERING_PRECISION: ACTIVE
LATENCY_OPTIMIZATION: 99.8%
ARCH_REF: TELIVON_FINE_TUNE
[ 02 ] 미세 조정 기술 스택
우리는 기업의 데이터와 하드웨어 환경에 최적화된 기술만을 제안하며, 신규 튜닝 기법인 'DoRA' 적용을 지원합니다.
PEFT / LoRA
기존 모델의 가중치를 고정한 채, 소량의 파라미터만을 추가하여 특정 도메인 성능을 극대화합니다. 기업이 보유한 최소한의 GPU 자원으로도 효율적인 학습이 가능합니다.
Adapter-tuning
모델의 층 사이에 가벼운 '어댑터' 층을 삽입하여 학습합니다. 여러 업무를 동시에 수행해야 하는 멀티태스크 환경의 모델 배포에 최적화되어 있습니다.
Full Fine-tuning
모델의 모든 파라미터를 업데이트하여 근본적인 언어 패턴과 도메인 지식을 심화 학습합니다. 최고 수준의 정밀도가 요구되는 특수 산업군에 권장됩니다.
효율적 매개변수
미세 조정 (PEFT)
기업이 직면한 가장 큰 장벽인 하드웨어 인프라 비용을 획기적으로 낮춥니다. Telivon Digital의 PEFT 전략은 70B 모델도 단일 워크스테이션 환경에서 학습 가능하도록 최적화합니다.
QLoRA 적용
4비트 양자화 기술을 적용하여 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 절반으로 줄입니다.
하드웨어 가속
Flash Attention 2를 통해 어텐션 연산 속도를 대폭 개선하고 열 발생을 제약합니다.
데이터 증강 파이프라인
부족한 학습 데이터를 LLM 기반의 합성 데이터(Synthetic Data)로 보강하여 견고한 성능을 보장합니다.
"우리는 추상적인 마케팅 용어 대신,
실시간 추론 성능과 자원 효율성으로 증명합니다."
Telivon Digital의 엔지니어링 조직은 최신 아카이브 논문(arXiv)의 연구 결과를 수주 단위로 서비스에 실시간 통합합니다. 기업은 기술적 변곡점에서 가장 안전하고 효율적인 경로를 선택할 수 있습니다.
48hr
도메인 특화 모델 완성 기준
24GB
Llama-3 70B 미세 조정 가능
1,000+
최소 학습용 데이터 튜플 수
솔루션 도입 단계
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01
데이터 분석 및 진단
고객사의 기존 데이터 샘플링을 통해 미세 조정의 타당성과 예상 성능 향상 폭을 사전에 검토합니다.
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02
모델 아키텍처 선정
비즈니스 사용 사례와 인프라 환경(On-premise / Cloud)에 최적화된 기반 모델을 제안합니다.
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03
품질 검증 및 인간 평가
Perplexity 등 수치적 지표는 물론, 실제 사용성을 보장하기 위한 엄격한 품질 검증 매트릭스를 수행합니다.
데이터 보안 및 규정 준수
모든 미세 조정 프로세스는 고객사 고유의 보안 프로토콜 내에서 수행될 수 있습니다. 학습에 사용된 데이터는 외부로 유출되지 않으며, 모델 가중치에 대한 독점적 소유권을 보장합니다.
도입 검토 사항
- • 현재 보유한 데이터셋 형태 및 정제 수준
- • 모델 운영에 할당 가능한 하드웨어 자원
- • 최종 서비스의 목표 지연 시간(Latency)