(AL2VI LAB)Applying LLMs to various industry labs
모임 기간
2024.02.15 -
모임 일시
매주 목요일 20:00 ~ 22:00
장 소
온라인
모집 기간
2024.01.31 - 2024.02.21
모집 인원
5명
선발 방식
사전 질문 기반 심사
랩 소개
운영 방식
참여 요건
랩장 소개
⭐️ 랩 소개
한 줄 소개
LLMs의 서비스적 활용과 산업군에서의 도입 가능성을 탐구하며 효율화 방안을 모색하는 연구실
분야
HUMANITIES_SOCIAL, NATURAL_SCIENCES, ENGINEERING, ARTS, MEDICINE
목표 결과물
PAPER, BOOK
ChatGPT의 등장으로 LLMs모델에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있는 데 기술적 차원보다는 서비스 차원에서 어떻게 적용할 수 있을까? 그리고 사용자들에게 조금더 파급적이려면 무엇이 필요할까? 다양한 산업군에서 LLMs 도입이 필요하고 잘 활용될 수 있는 분야는 어디일까? 라는 근원적인 질문의 답을 찾아가는 여정을 함께 하는 LAB입니다. 아직까지도 산업군에 획기적인 LLMs 도입의 성공사례가 없는 지금 이런 논의를 통하여 기술적 차원을 넘어 서비스 차원에서 어떤 부분의 효율화를 해야 할지를 생각하고자 개설하게 되었습니다.
⭐️ 운영 방식
1. 랩의 목표 및 범위 설정
목표: ChatGPT 및 기타 Large Language Models(LLMs)를 다양한 산업 분야에 효과적으로 도입하여 서비스 및 업무 효율화를 실현하는 것.
범위: 초기에는 특정 산업군에 대한 적용 사례를 찾고, 이를 통해 확장 가능한 모델 및 서비스를 도출하는 것.
2. 랩 내 하위 팀 구성
AI 및 산업 전문가, 소프트웨어 엔지니어, 프로젝트 매니저 등이 함께하는 다양한 배경을 갖춘 팀 구성.
각 팀원은 LLMs 및 해당 산업 분야에 대한 전문 지식을 공유하고 함께 협력.
3. 업무 프로세스
요구사항 분석: 다양한 산업군에서의 LLMs 도입을 위한 각 기업의 요구사항을 조사.
모델 선택: ChatGPT와 유사한 모델 중에서 특정 산업 분야에 적합한 모델 선택.
통합 및 개발: 선택한 모델을 기반으로 실제 서비스에 통합하기 위한 개발 및 테스트 진행.
성능 평가: 도입된 LLMs의 성능을 산업 규모에 맞게 평가하고 개선 방안 탐색.
4. 협력 및 네트워킹
다른 기업, 연구 기관, 및 산업 전문가들과의 협력을 통해 지식 공유 및 최신 동향 파악.
LLMs 도입을 고려하는 산업군 간의 네트워크 형성.
5. 사용자 교육 및 인식 확대
도입된 LLMs의 사용자 교육 프로그램 개발 및 실시.
성과와 이점을 강조하는 마케팅 및 커뮤니케이션 전략 수립.
6. 윤리 및 보안 고려사항
민감한 데이터 다루기에 대한 엄격한 보안 프로토콜 수립.
AI 윤리 원칙을 준수하며 사용자 프라이버시 보호.
7. 성과 평가 및 지속 가능성
도입된 LLMs의 성과를 주기적으로 평가하고 결과를 기반으로 지속적인 개선을 진행.
활동의 지속 가능성을 확보하기 위해 자금 조달 및 사업 모델 수립.
8. 주요 결과물
다양한 산업군에서의 LLMs 도입 사례 연구 보고서.
산업 전반에 걸친 LLMs 도입 가이드라인.
이러한 단계 및 요소를 고려하여 구체적인 활동 계획과 운영 방식을 설계하면, LLMs를 다양한 산업에 적용하고 성공적으로 활용할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것입니다.
⭐️ 커리큘럼
⭐️ 참여 요건
1> AI 및 언어 모델 전문가:
대규모 언어 모델 및 ChatGPT에 대한 깊은 이해.
자연어 처리(NLP) 및 기계 학습 분야에서의 전문 지식.
2> 산업 전문가:
특정 산업 분야에 대한 전문 지식 및 경험.
해당 산업의 도메인 언어 및 업무 프로세스에 대한 이해.
3> 소프트웨어 엔지니어 및 개발자:
Python 또는 다른 관련 언어를 사용한 소프트웨어 개발 경험.
대규모 언어 모델을 통합하고 서비스로 구현할 수 있는 능력.
4> 프로젝트 매니저:
프로젝트 관리 및 협업 경험이 있는 프로젝트 매니지먼트 전문가.
다양한 전문 분야의 팀을 조직하고 조율할 수 있는 능력.
5> 윤리 및 보안 전문가:
인공지능 및 데이터 처리에 대한 윤리적 원칙을 이해하고 준수.
보안 및 개인 정보 보호에 대한 전문 지식.
6> 사용자 교육 및 마케팅 전문가:
사용자 교육 및 홍보 캠페인을 설계하고 실행할 수 있는 능력.
기술적인 개념을 비전문가에게 이해하기 쉽게 전달할 수 있는 능력.
7> 협력 및 네트워킹 능력:
다양한 이해관계자와 협력하고 네트워킹할 수 있는 능력.
산업 군 간 협업을 촉진할 수 있는 능력.
8> 창의성 및 문제 해결 능력:
새로운 아이디어를 도출하고 현실적인 문제에 대한 해결책을 제시할 수 있는 능력.
⭐️ 사전 질문
LLMs 모델에 대한 기술적 이해도와 연구 경험에 대하여 기술해 주세요
언어 모델과 관련된 기술적 업무나 프로젝트 참여 경험을 기술해 주세요
기술적 측면뿐만 아니라 사용자 중심의 서비스 설계에 얼마나 중점을 두었는지에 대한 본인의 경험을 기술해 주세요
당신이 종사하는 산업군에 프로세스를 설명해 주시고 그 분야에서의 LLMs 적용 가능성에 대하여 기술해 주세요
복잡한 아이디어나 기술적인 내용을 이해하기 쉽게 전달할 수 있는 커뮤니케이션 스킬에 대한 본인의 경험을 기술해 주세요
LLMs모델의 입력과 출력값에 사용자 프라이버시와 데이터 보안에 대한 고려에 대한 본인의 생각을 기술해 주세요
이전에 어떤 프로젝트나 서비스에서 기술적 혹은 서비스적인 측면에서의 성공사례에 어떻게 기여했는지는 본인의 경험을 기술해 주세요
⭐️ 랩장 소개
이태영
신한은행 · omsec@naver.com
함께 나누고 성장하며 서로의 관점을 수용하고 배우고 싶습니다.