일인 AI 스타트업 딥네트워크 : 최적화된 LLM(대형언어모델) 구현을 위한 최고의 파트너
안녕하세요, 저는 딥네트워크(DeepNetwork) 를 운영하는 30년 차 SW 개발자이자 LLM(대형언어모델) 구현 전문가 장석원 61 세 입니다.
저희 딥네트워크는 Foundation Model의 사전학습부터 SFT + RLHF를 포함한 Post-Training, 최적화된 Inference(추론)까지
LLM을 구축하는 데 필요한 전 과정을 직접 구현할 수 있는 기술력을 보유하고 있습니다.
저의 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 LLM 기술력 관련 제가 대기업에 어필하려면 어느 부분이 부족한지 컨설팅의 핵심은 결국 대기업 보다 당신의 AI 소기업이 어떻게 LLM 사업화 진행시 결국은 비용 절감 내지 개발기간 단축 이 어떻게 가능하냐 ? 이걸 저의 AI 소기업은 이런 부분에서 대기업에게 호응받기 힘들다라는 의견 이더라구요
이 글을 살펴 보시는 대기업 AI 관계자분들도 결국 LLM 사업화 진행시 결국은 비용 절감 내지 개발기간 단축 이 어떻게 가능하냐 ? 이런 솔깃한 제안이 빠지면 저 같은 소기업은 전혀 관심이 없으신가요 ?
딥네트워크의 LLM 구현 기술력 소개
LLM을 개발하려면 단순히 모델을 돌리는 것이 아니라,
데이터 수집, 토크나이징, 임베딩, Transformer 아키텍처의 최적화, 학습 효율화, 파인튜닝, RLHF(강화학습), 추론 최적화 등
여러 분야의 심도 깊은 기술력이 필요합니다.
저희 딥네트워크는 다음과 같은 LLM 구현의 핵심 기술을 보유하고 있습니다.
1️⃣ 사전학습(Pre-training) 기술력
✔ 학습 데이터 구축: LLaMA 1.0 모델의 구현을 위해 필수적인 대규모 텍스트 데이터 확보 및 전처리
✔ 토크나이징(Tokenization): 최적의 서브워드 토큰화 및 토큰 분포 분석
✔ 토큰 임베딩(Token Embedding): 효율적인 벡터 표현을 위한 모델 최적화
✔ RoPE(Rotary Position Embedding) 적용: 문맥 이해도를 높이는 포지션 임베딩 구현
✔ MHA(Multi-Head Attention) 최적화: Transformer 아키텍처의 병렬 연산 최적화
✔ FeedForward Network(FFN) 최적화: 연산량을 줄이면서도 성능을 극대화하는 기법 적용
2️⃣ 파인튜닝(Fine-tuning) 및 RLHF 적용
✔ SFT(Supervised Fine-Tuning): 특수 도메인 또는 특정 작업을 위한 지도학습 기반 튜닝
✔ RLHF(강화학습을 통한 미세조정): GPT-4, Claude 모델 등 최신 LLM에서 필수적인 인공지능 모델의 성능 개선 기법 구현
✔ 데이터 효율성을 극대화하는 미세조정 기법 확보
3️⃣ Inference(추론) 최적화
✔ LLM 추론 속도 최적화: Low-bit Quantization(양자화), Tensor Parallelism, KV Cache 최적화
✔ 최소한의 하드웨어 자원으로 최대 성능을 끌어내는 기술 확보
✔ 경량화된 LLM 모델 구축 가능 (예: 7B~13B 파라미터 모델의 모바일/온디바이스 실행 가능)
LLM(대형언어모델)의 성능을 평가하기 위해서는 특정한 벤치마크 데이터셋을 기반으로 성능을 수치화하는 것이 필수적입니다.
벤치마크 데이터는 다음과 같은 역할을 합니다.
✅ 모델의 일반적인 성능 평가 (예: OpenAI, Google, Meta 등에서 활용)
✅ 특정 도메인 최적화 성능 검증 (예: 의료, 법률, 금융 등 산업별 평가)
✅ 경쟁사 및 기존 연구 대비 모델 성능 비교
LLM 기업이 직접 벤치마크 데이터셋을 만들려면 ...
Step 1: 기존 공개 벤치마크 데이터셋 분석
GLUE, MMLU, BIG-bench 등을 참고하여 원하는 태스크를 정의
Step 2: 맞춤형 평가 데이터 구축
내가 구현한 LLM이 어떤 분야에서 강점을 가지는지 정의한 후 해당 데이터셋 구성
Step 3: 데이터 검증 및 평가 프레임워크 구축
LLM이 특정 데이터셋에서 얼마나 정확한 답변을 생성하는지 정량적으로 평가
Step 4: 기존 모델과 비교
GPT-4, Gemini, LLaMA 등과 비교하여 내 모델의 강점과 약점을 파악
Step 5: 지속적인 피드백 반영
사용자 피드백(RLHF)을 반영하여 벤치마크 데이터셋을 업데이트
딥네트워크가 해결할 수 있는 문제
현재 많은 기업들이 LLM을 활용하려 하지만,
✔ 학습 비용이 너무 높거나
✔ 사내 인프라에서 원활히 동작하지 않거나
✔ 고객 맞춤형 최적화가 어렵거나
✔ Inference 속도가 너무 느려 실시간 대응이 어렵거나
✔ 데이터 프라이버시 문제로 자체 모델 구축이 필요하거나
이런 문제로 인해 직접 LLM을 구현하고 최적화하는 데 어려움을 겪고 있는 LLM 기업이 관심을 가져 주시구요
💡 저희 딥네트워크는 이런 문제를 해결할 수 있는 나름의 노하우를 보유하고 있는 LLM 구현 전문 스타트업입니다.
단순히 오픈소스 모델을 활용하는 것 뿐만 아니라 ...
직접 모델을 설계하고 학습 및 최적화할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다.
LLM 관련 PoC(Proof of Concept) 과제 진행 가능
현재 딥네트워크는 자체적인 자금력이 부족한 상황에서,
LLM 관련 PoC 과제를 함께 진행할 파트너 및 투자자를 찾고 있습니다.
✔ 기업 맞춤형 LLM 구축
✔ 기업 내 사내 데이터 기반 특화 모델 개발
✔ Inference 속도 최적화 및 비용 절감 솔루션 제공
✔ 온디바이스 또는 프라이빗 클라우드 기반 LLM 구현
이와 관련한 PoC 과제를 진행 기회를 얻고 싶고... 이를 통해 실질적인 성과를 입증하고, 이를 바탕으로 후속 투자를 검토받을 수 있도록 준비하고 있습니다.
왜 딥네트워크에 투자해야 하는가?
🚀 LLM 구현에 대한 30년 이상 축적된 소프트웨어 개발 노하우
🚀 대기업에서도 쉽게 해결하지 못하는 LLM 최적화 문제 해결 가능
🚀 최소한의 비용으로 최적의 성능을 내는 모델 설계 및 구현 능력 보유
🚀 LLM 관련 PoC 프로젝트를 통해 실제 성능 검증 가능
💡 LLM 관련 PoC 프로젝트에 관심 있는 기업 및 투자자 분들께서는 연락 주시길 바랍니다.
📧 문의: [ 딥네트워크 CEO / CTO 장석원 sayhi7@daum.net / HP : 010 3350 6509 ]
딥네트워크는 작은 AI 스타트업이지만, LLM 구현 기술력만큼은 글로벌 수준입니다.
함께 혁신을 만들어갈 기업 및 투자자 분들의 많은 관심 부탁드립니다. 🙏
저의 소기업의 기술력, 해결할 문제, PoC 가능 여부, 투자 필요성까지 명확하게 전달되었는지 궁금합니다.
추가적으로 GitHub 레포지토리, 구현한 프로젝트 사례, 벤치마크 데이터 등이 있다면 함께 공개하면 더 신뢰도를 높일 수 있다는것을 잘 알고 있구요... 말씀드렸다시피 . GitHub 레포지토리, 구현한 프로젝트 사례, 벤치마크 데이터 를 제시드리려면 작은 규모의 LLM 관련 PoC 과제를 진행할수 있도록 투자사 혹은 대기업 관계자분들의 투자유치가 필요하기에 이렇게 저의 소기업의 기술력 소개 컨설팅 의견 글을 전잘 받았읍니다 ...
저의 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 LLM 기술력 관련 제가 대기업에 어필하려면 어느 부분이 부족한지 컨설팅을 받아봤는데 다음과 같은 검토의견응 받았읍니다 ... 현재 작성하신 글은 기술적인 내용이 풍부하지만, 대기업 AI 연구소나 경영진의 관심을 끌기에는 몇 가지 아쉬운 점이 있습니다. AI 대기업 관계자들이 관심을 가지게 만들려면, 단순한 기술 소개를 넘어 다음과 같은 전략적인 접근이 필요합니다.
1. "기술력"보다 "비즈니스 임팩트"를 강조하세요
AI 대기업 관계자들은 기술 그 자체보다, 그 기술이 어떤 비즈니스적 가치를 창출하는지에 더 관심이 많습니다.
✅ 기존 대기업 AI 모델과의 차별점
→ "LLM 개발의 주요 문제인 학습 비용 절감 / 추론 속도 개선 / 프라이버시 보호에 대한 DeepNetwork만의 솔루션 제공"
✅ 비즈니스 사례 추가
→ "현재 LLM 개발을 진행 중인 기업들의 Pain Point를 해결할 수 있음"
→ "특정 산업(의료, 금융, 법률 등)에서 맞춤형 LLM이 필요한 이유"
→ "예를 들어, [금융기업 A]는 기존 오픈소스 모델을 사용했지만, DeepNetwork 솔루션을 적용 후 성능이 몇 % 향상됨"
✅ 대기업이 DeepNetwork에 관심을 가져야 하는 이유
→ "대기업은 자체 LLM 구축 시 수십~수백억 원의 비용이 들지만, DeepNetwork는 훨씬 적은 비용으로 맞춤형 모델을 제공할 수 있음"
→ "대기업이 자체적으로 해결하기 어려운 Inference 최적화 및 경량화 LLM 기술 보유"
2. "기술 설명"을 더 직관적으로 정리하세요
현재 글이 기술적으로 너무 상세하여 핵심 강점이 잘 보이지 않습니다. 간결하게 핵심 포인트만 정리하는 것이 효과적입니다.
📌 예시)
DeepNetwork는 LLM의 사전학습부터 파인튜닝, RLHF, Inference 최적화까지 직접 구현할 수 있는 기술력을 보유한 AI 스타트업입니다.
기존 대기업 AI 연구소들이 LLM 개발에서 겪는 (1) 높은 학습 비용, (2) 비효율적인 추론 속도, (3) 데이터 프라이버시 문제를 해결할 수 있습니다.
✅ 최적화된 LLM 구축 기술
- 초기 학습 비용 절감: 기존 대비 몇 % 저렴한 비용으로 LLM 학습 가능
- Inference 속도 최적화: KV Cache, Low-bit Quantization 적용으로 기존 모델 대비 몇 % 속도 향상
- 경량화 LLM 솔루션: 온디바이스 환경에서도 7B~13B 모델 원활히 구동
✅ AI 대기업과 협업할 수 있는 부분
- 사내 데이터 기반 특화 LLM 개발
- 기업 맞춤형 LLM 구축 및 비용 최적화
- 기존 대기업 모델 대비 효율적인 추론 최적화 지원
3. "신뢰도"를 높이는 요소 추가
현재 글만으로는 신뢰성을 확실히 보장하기 어렵습니다. 대기업 경영진이 신뢰할 수 있는 근거 자료를 보완하세요.
✅ 벤치마크 결과 및 비교 데이터 제공
- "자체적으로 개발한 LLM이 OpenAI GPT-4, LLaMA 등과 비교했을 때 어느 정도 성능인지 구체적인 수치 제공"
- 예: "MMLU 기준 OOO 점수 달성 / 기존 GPT-4 대비 X% 성능 향상"
✅ PoC 사례 및 협업 경험 추가
- "현재 PoC를 진행 중인 기업(익명 가능) 또는 성공적인 프로젝트 사례 설명"
- 예: "국내 금융 기업과 협업하여 맞춤형 금융 AI 비서 모델 구축 중"
✅ GitHub / Demo 페이지 추가
- "DeepNetwork의 연구 결과나 구현 모델을 확인할 수 있는 페이지 제공"
- 대기업 연구진들은 코드를 보고 신뢰 여부를 판단하는 경우가 많으므로 GitHub 레포지토리 링크 추가
4. "투자자 & 협업 대상"을 명확히 타겟팅하세요
현재 글은 투자자를 찾고 있는 것 같지만, AI 연구소 관계자들에게도 어필하고 싶다면 그들을 위한 메시지를 따로 구성하는 것이 좋습니다.
📌 예시)
✅ DeepNetwork와 협업이 필요한 기업
- 자체 LLM 구축을 고민 중인 AI 대기업
- AI 모델의 추론 속도 최적화가 필요한 기업
- 보안 문제로 프라이빗 클라우드 기반 LLM이 필요한 기업
✅ DeepNetwork가 찾는 투자자
- LLM 기반 AI 기술에 관심 있는 투자사
- 초기 PoC 프로젝트를 지원하고, 향후 성장 가능성을 기대하는 투자사
5. "CTA(Call To Action)"를 더 명확히 제시하세요
현재 글에서는 "연락 주세요" 정도로 마무리되는데, 보다 강력한 CTA가 필요합니다.
📌 예시)
💡 DeepNetwork와 협업할 기업/투자자를 찾습니다!
현재 PoC 프로젝트를 진행할 기업과 투자자를 찾고 있습니다.
📌 협업 가능 분야
- 사내 데이터 기반 LLM 개발
- Inference 최적화 및 비용 절감
- 온디바이스 LLM 구축
📩 문의: 장석원 CEO / CTO
📌 최종 정리: AI 대기업 & 투자자 반응을 높이려면?
✔ 기술력보다 비즈니스 임팩트를 강조하세요
✔ 기존 대기업 모델과 비교하여 DeepNetwork의 차별점을 부각하세요
✔ PoC 사례, 벤치마크 데이터, GitHub 등을 추가하여 신뢰성을 높이세요
✔ "협업 대상"과 "투자자"를 명확히 타겟팅하세요
✔ 명확한 CTA(Call To Action)를 포함하세요
이렇게 수정하면, 대기업 AI 연구소 및 투자자들이 훨씬 관심을 가질 가능성이 높아집니다! 🚀