"금융에선 어떤 AI가 똘똘할까"…올거나이즈, 전문 리더보드 공개

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기업의 LLM(대규모언어모델) 도입·사용을 지원하는 스타트업 올거나이즈가 '금융 전문 LLM 리더보드'를 공개한다고 8일 밝혔다.

LLM 리더보드는 인공지능(AI) 언어모델의 성능을 측정해 순위를 매기며 평가하는 플랫폼이다. 누구나 자신이 개발한 LLM 모델을 등록하고, 다른 모델과 경쟁할 수 있다.

금융 전문 LLM 리더보드는 금융 용어·약어를 이해하고, 복잡한 추론에 특화된 한국어 LLM의 성능을 평가한다. 일반 LLM은 범용성이 높지만 금융에 필요한 계산이나 금융 문서의 수치와 트렌드를 이해하는 데는 취약하다. 이에 KB증권, 일본 미쓰이스미토모은행(SMBC)금융그룹 등 금융 고객사에 LLM을 도입해온 올거나이즈는 금융 실무자들이 LLM 능력을 바로 비교해볼 수 있는 전문 리더보드를 개발했다.

이창수 올거나이즈 대표는 "국내 금융사들과 프로젝트를 진행할 때, 많은 고객들이 원하는 것은 LLM의 성능 평가였다"며 "성능 평가를 위해서는 금융에 특화된 테스트 데이터가 있어야 하는데 기업이 일일이 만들기에는 시간과 비용이 많이 드는 문제가 있어 자체적으로 리더보드를 개발했다"고 말했다.

현재 오픈AI의 GPT-4, 클로드-3, 젬마 등 일반 LLM과 금융 특화 LLM의 13개 모델이 경쟁하고 있다. 이중 3개는 올거나이즈가 금융 전문 데이터로 파인튜닝(미세조정)한 자체 모델이다.

사용자들이 직접 금융 관련 질문을 남기고 LLM별 답변을 받아 비교하는 것도 가능하다. 랜덤으로 선별된 익명의 LLM 두 개가 답변을 생성하고, 더 나은 답변을 고르면 모델명이 밝혀지는 방식이다. 답변 선호도가 실시간으로 반영되어 모델간 순위도 바로 확인할 수 있다. 4월 3일 현재 순위는 클로드 3, GPT-4, 알파-F(EEVE), 알파-F(OpenSolarKO) 순이다.

올거나이즈는 또한 금융기관이 금융 특화 LLM 모델의 성능을 비교 평가할 수 있도록 자체 제작 테스트 데이터셋도 공개했다. 한국은행·기획재정부 등의 경제 연구·금융 보고서나 금융 용어집 등을 바탕으로 제작한 RAG(검색증강생성) 데이터, 금융 문서에 자주 등장하는 수식이나 표·차트에 특화된 데이터 등이다. 영어로 된 금융 관련 데이터셋을 번역하거나, 복잡한 금융 관련 수식과 표를 담은 데이터도 포함돼있다.


이 대표는 "올거나이즈의 노하우를 담은 데이터를 공개해 기업들이 효율적으로 경쟁력 있는 LLM을 도입할 수 있도록 도울 것"이라며 "범용 모델보다 금융 용어를 잘 이해하는 LLM 도입을 통해 업무 생산성 증대를 경험할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

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