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