EUNYUL · 은율
여기서 당신만을 위한 인공지능,
우리 회사의 자료만 학습한 우리 회사만의 인공지능을 만듭니다.
No Fine-Tune, No Tag Change
PIPELINE
회사 자료가 들어와 전용 모델이 나가기까지 여섯 단계입니다.
고객사에서 챙기실 것은 1단계 자료뿐이고, 나머지는 한 팀에서 끝냅니다.
자료 모으기
사내 문서, 상담 기록, 코드, 용어집처럼 회사가 이미 갖고 있는 자료를 모아 학습할 수 있는 형태로 다듬습니다. 무엇을 넣고 무엇을 뺄지 함께 정합니다.
전용 용어 사전 만들기
AI가 글을 잘게 쪼개 읽는 단위를 토크나이저라고 합니다. 범용 사전을 쓰면 업계 용어가 서너 조각으로 부서지지만, 고객사 어휘로 사전을 새로 학습시키면 한 덩어리로 읽습니다. 같은 비용으로 더 많은 내용을 처리한다는 뜻입니다.
학습 데이터 다시 짓기
은율이 쌓아 둔 공통 데이터에 고객사 자료를 섞고, 새 사전 기준으로 전부 다시 정리합니다. 이 회사에만 존재하는 학습 데이터가 여기서 만들어집니다.
처음부터 학습 · 프리트레이닝
완성된 모델에 자료를 얹는 파인튜닝이 아니라, 아무것도 모르는 상태에서 이 데이터로 언어를 처음부터 배우게 합니다. 은율을 만든 학습 코드를 그대로 씁니다.
업무 기준으로 맞추기
무엇을 맞혀야 합격인지 실제 업무로 채점표부터 만듭니다. 그 기준을 넘길 때까지 지시 학습과 정렬을 반복합니다.
현장에 올리기
저희 Cloud에 올려 API로 부르거나, 사내 서버에 통째로 내려 운영합니다. 망이 분리된 환경에도 들어갑니다.
SCALES
B는 모델 크기 단위입니다. 숫자가 클수록 어려운 일을 해내지만 그만큼 연산 비용도 올라갑니다.
같은 자료와 같은 사전으로 여섯 개를 함께 만들어 두고, 작은 모델이 앞에서 걸러낸 뒤 어려운 것만 큰 모델로 넘기면 비용이 크게 내려갑니다.
0.1B
분류 · 요청 분배
들어온 요청이 어떤 종류인지 즉시 가려냅니다. GPU 없이 일반 서버에서도 돌아 운영비가 거의 들지 않습니다.
0.5B
핵심 정보 추출
계약서와 보고서에서 필요한 항목만 뽑거나 요약합니다. GPU 한 장으로 상시 운영됩니다.
1B
사내 검색 답변
사내 문서를 근거로 질문에 답하고, 어떤 문서를 보고 답했는지 함께 보여 줍니다.
2.5B
실무 어시스턴트
여러 단계로 이어지는 지시를 따라가며 반복 업무를 대신합니다.
4B
판단이 필요한 일
규정과 과거 이력을 함께 놓고 근거를 들어 결론을 냅니다.
8B
최상위 · 자동화
가장 어려운 질문과 도구를 직접 쓰는 자동화를 맡고, 작은 모델을 가르치는 역할도 합니다.
WHY PRE-TRAINING
완성된 모델에 회사 자료를 얹는 방식(파인튜닝)과는 출발점이 다릅니다.
그 차이가 현장에서 세 가지로 나타납니다.
용어 · TOKENIZER
업계 말을 아는 모델
범용 모델은 남이 만든 사전을 그대로 씁니다. 그래서 회사 고유 용어와 약어가 조각조각 부서져 뜻이 흐려집니다. 은율은 사전부터 새로 만들어 그 말을 한 단어로 이해합니다.
소유권 · WEIGHTS
모델이 회사 자산
빈 상태에서 고객사 데이터로 올라온 모델이라, 출처가 불분명한 외부 모델의 라이선스와 사용 제한을 물려받지 않습니다. 계약이 끝나도 모델은 회사에 남습니다.
보안 · CONTROL
데이터가 밖으로 나가지 않음
자료 정리부터 학습, 서비스 운영까지 통제된 환경 안에서 끝냅니다. 학습 코드와 인프라 모두 저희가 직접 만든 것이라 외부에 맡기는 구간이 없습니다.
DELIVERABLES
쓰는 동안만 열어 주는 접근 권한이 아닙니다.
만든 결과물을 통째로 넘겨 드립니다.