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자료유형
학술저널
저자정보
정천수 (삼성SDS)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제30권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
93 - 120 (28page)
DOI
10.13088/jiis.2024.30.1.093

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최근 사전학습된 범용적인 LLM(Large Language Model) 출시가 활발해지고 있지만, 도메인 특화 파인튜닝된 LLM 연구와 생성 방법을 제시하는 것은 부족한 실정이다. 본 연구는 도메인에 특화된 LLM의 파인튜닝과 활용에 대한 방안을 탐구하고 LLM의 최신 동향, 파운데이션 모델 및 LLM의 사전학습, 그리고 도메인 특화 LLM 파인튜닝에 대한 방법을 제시한다. 특히, 금융 분야에서의 언어 모델 활용이 중요하기 때문에 금융 특화 데이터셋의 선정과 전처리 방법, 모델 선정 및 파인튜닝 절차, 그리고 금융 특화 LLM 파인튜닝 시 고려해야 할 사항들에 대해 구체적으로 제시한다. 금융 데이터 특성을 고려한 도메인 특화 어휘의 구축과 보안 및 규정 준수에 대한 고려사항을 다룬다. LLM 파인튜닝의 적용과 활용 연구에서는 SLM인 Mistral 7B을 활용한 실제 보험 금융 도메인 LLM을 생성하는 방법 및 구현 절차와 다양한 금융 분야에 대한 사례를 제시한다. 이를 통해 본 연구는 LLM을 금융 도메인 분야에 적용하는 가능성을 알아보고 한계점과 개선 방향을 제안함으로써 향후 연구 방향성을 제시한다. 따라서 본 연구는 업무 도메인 분야에서 자연어 처리 기술의 적용과 발전에 기여함과 동시에 다양한 산업 분야에서의 LLM 활용 방향성을 제공함으로써 기업 내 금융 서비스 및 다양한 산업군에 LLM을 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
#금융 도메인 LLM #소형 언어모델 #사전학습 언어모델 #파인튜닝 언어모델 #Financial Domain LLM #SLM(Small Language Model) #PLM(Pre-trained Language Model) #FLM(Fine-tuning Language Model) #PEFT

목차

1. 개요
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. LLM 파인튜닝 적용 및 활용 연구
5. 연구결과 및 논의
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
김세관. (2022, 10월 18일). 보험 AI 인공지능, 적용 기술과 활용 사례. 머니투데이. https://www.thedatahunt.com/trend-insight/ai-in-insurance google schola 인공지능신문. (2023, 12월 16일). ‘7B의 전쟁’... LLM보다 치열해진 SLM 시장. 인공지능신문. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=155898 google schola 임지윤. (2023, 5월 2일). 챗GPT發 증권가 ‘AI 열풍’… “리서치･투자도 척척”. 한국금융신문. https://www.fntimes.com/html/view.php?ud=20230429032803830dd55077bc2_18 google schola 장갑수. (2023, 10월 31일). ChatGPT의 탄생과 진화, 생성형 AI, 은행 비즈니스 생산성 제고에 기여. 파이낸셜포커스. http://ffnews.co.kr/detail.php?number=4768&thread=28r38 google schola 정천수, 정지환. (2020). 포스트 코로나19 언택트 시대 대응을 위한 AI 챗봇 구축방법에 관한 연구, 한국IT서비스학회지, 19(4), 31-47. https://doi.org/10.9716/KITS.2020.19.4.031 google schola

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