LLM 구현 분석 전문 일인 AI 스타트업 Deep Network : 사업화 준비 및 투자유치 계획 저의 포트폴리오 소개 입니다 ...

LLM 구현 분석 전문 일인  AI 스타트업 Deep Network: 사업화 준비 및 투자유치 계획

1. 회사 소개
   • Deep Network는 인공지능(AI) 연구 및 솔루션 구현에 필요한 세부 구조 분석 및 구현 기술 분석에 특화된 일인 스타트업입니다. 우리는 2년 이상의 연구와 분석을 통해 대형 언어 모델(LLM) 및 Transformer 모델의 구조 최적화 및 경량화에 대한 전문 지식을 나름 확보하고 있습니다. 특히, LLM 모델의 분산 학습 및 병렬 처리 기술을 분석하고 이를 기반으로 나름의 경량화된 모델 설계와 학습 알고리즘 최적화 노하우를 나름 확보하여 기술적 우위를 선점하고 있습니다.
2. 핵심 역량
   • LLM 분산 학습: TensorFlow 및 Horovod API를 활용한 분산 학습 구현에 대한 전문성(나름의 세부 노하우)을 보유하고 있습니다. Horovod API를 사용하여 데이터 분산 처리 및 그라디언트 동기화 설정을 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 학습하는것의 기술개발에 필요한 노하우를 확보 하였습니다.
   • Transformer 모델 경량화: Transformer 모델(예: LLaMA)의 Self-Attention, Feed-Forward 네트워크 및 Layer Normalization 모듈에 대해 경량화 알고리즘을 설계하여 연산량을 최소화하고, 모델의 성능을 유지하면서도 적은 자원을 요구하는 최적화된 구조를 확보하였습니다.
   • 대규모 분산 학습 처리: Kubernetes 환경에서 Nvidia A100 GPU를 활용하여 대규모 학습 클러스터를 관리하고, Horovod 기반 분산 처리를 통해 수천 대의 GPU를 동기화하여 처리하는 인프라 설계에 필요한 나름의 일부 구현 관련 노하우를 가지고 있습니다.
3. 제품 및 서비스
   • 경량화된 LLM 모델 제공: 기업용 솔루션으로 경량화된 대형 언어 모델을 제공하여 AI 활용의 비용 절감 및 성능 향상을 지원합니다.
   • AI 인프라 최적화 컨설팅: 대규모 AI 모델 학습을 위한 분산 처리 및 클러스터 관리에 대한 컨설팅 서비스를 제공하여, 기업들이 효율적인 AI 모델을 운영할 수 있도록 지원합니다.
   • 맞춤형 솔루션 개발: 고객의 요구에 맞는 커스텀 AI 솔루션을 설계하고, 이를 최적화하여 제공하는 서비스를 제공합니다.
4. 기술 개요
   • LLaMA 및 유사한 Transformer 모델의 분산 학습 시 Horovod API를 사용하여 Self-Attention 및 Feed-Forward 레이어의 그라디언트 동기화를 구현하였습니다. MPI(메시지 전달 인터페이스) 기반의 Horovod는 GPU 간의 통신을 효율적으로 처리하여, 데이터 병렬 처리 및 모델 병렬 처리 모두에서 성능을 최적화합니다.
   • TensorFlow에서 Horovod로 분산 학습을 설정할 때, 각 노드에서 동일한 데이터셋을 사용하지 않도록 데이터 샤딩을 적용하고, 모든 GPU에서 동일한 모델 파라미터를 동기화하는 방식으로 학습의 일관성을 유지합니다. 이를 통해 대규모 데이터를 처리하면서도 빠른 속도로 학습을 완료할 수 있는 구조를 마련했습니다.
   • Kubernetes 환경에서 분산 학습을 실행할 때는, Nvidia A100 GPU의 활용을 극대화하기 위해 Pod 간 GPU 자원 할당 및 최적화된 네트워크 설정을 통해 학습 중단을 최소화하고 GPU 사용률을 최대화합니다.
5. 시장 기회 및 경쟁력
   • AI 기술의 발전과 더불어, 많은 기업들이 대형 언어 모델을 활용한 솔루션을 도입하고자 하지만, 막대한 연산 자원과 시간 소모가 커 상용화에 어려움을 겪고 있습니다. Deep Network는 최적화된 경량화 LLM 모델을 제공함으로써, 기업들이 더 적은 자원으로 고성능 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원합니다.
   • 특히 클라우드 기반 AI 학습 인프라를 사용하여, 고객들이 복잡한 AI 모델 학습을 더 쉽게 수행할 수 있도록 맞춤형 솔루션을 제공하는 경쟁력을 가지고 있습니다.
6. 사업화 전략
   • 경량화된 AI 모델 상용화: 기업들에게 경량화된 LLM 모델을 제공하여 비용 절감 및 성능 향상을 유도합니다.
   • 클라우드 기반 AI 인프라 서비스: 기업들이 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 클라우드 인프라 및 학습 환경을 구축하고, 이에 대한 컨설팅 및 기술 지원 서비스를 제공합니다.
   • 맞춤형 AI 솔루션 개발: 고객의 니즈에 맞는 커스텀 AI 모델 및 솔루션을 개발하여 다양한 산업 분야에 적용할 수 있도록 상용화 계획을 수립합니다.
7. 투자 유치 계획
   • 초기 투자 유치 목표: 경량화된 LLM 모델을 상용화하기 위한 초기 자금으로 약 5억 원을 목표로 설정하고, 이 자금을 활용하여 인프라 확장, 개발 인력 채용, 마케팅 및 고객 확장을 위한 활동에 집중할 계획입니다.
   • 확장 가능성: Deep Network의 기술은 다양한 산업에 적용 가능하며, 특히 의료, 금융, 제조업 등 대규모 데이터를 처리하고 최적화된 AI 모델이 필요한 분야에서 높은 수요가 예상됩니다.
   • 파트너십: 주요 클라우드 서비스 제공업체 및 AI 솔루션 기업과의 협력 관계를 통해 기술을 확장하고, 공동 프로젝트를 통해 시장을 넓혀갈 계획입니다.
8. 미래 비전
   • Deep Network는 경량화된 AI 모델 및 솔루션을 바탕으로 AI 기술 상용화를 선도하는 기업으로 자리 잡고자 합니다. 더 나아가 고성능 AI 솔루션의 대중화를 통해 AI 기술을 필요로 하는 모든 산업군에 혁신을 제공하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 기술 기업으로 성장하는 것이 목표입니다.

 

딥네트워크 / 장석원

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