긴 학술 텍스트를 효과적으로 처리하는 LLM 모델을 개발하기 위해서는 확장된 문맥 창을 구현하고, 모델의 효율성을 높이는 전략이 중요합니다. 다음은 이러한 요소를 반영한 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 투자유치 제안서입니다. 특히, 학술 논문 분석 및 요약에 최적화된 모델 설계 및 사업화 전략을 중심으로 서술하겠습니다.
투자유치 제안서: 딥네트워크 (Deep Network) - 논문 및 학술 자료 분석에 최적화된 LLM 개발
1. 회사 개요 및 비전
- 회사명: 딥네트워크 (Deep Network) CEO / 장석원 / 010 3350 6509 / sayhi7@daum.net
- 설립자: 일인 AI 전문가 일인 스타트업
- 핵심 비전: 논문 및 학술 자료 분석에 최적화된 LLM 개발을 통해 연구 기관과 AI 솔루션 협력 사업화 ...
- 기술 역량: 최신 Transformer 구조 분석 및 경량화, 분산 학습, 및 GPU 클러스터 환경에서의 최적화 경험 보유
- 목표 시장: 학술 논문 분석 서비스, 연구 지원 기관, 학술 출판사 및 대학 연구실 등
2. 문제 정의
기존의 LLM 모델은 한정된 문맥 창과 고비용의 컴퓨팅 자원 문제로 인해 학술 논문과 같은 긴 텍스트의 처리에 한계가 있습니다. 특히, 논문의 평가와 분석을 정확하게 수행하려면 확장된 문맥 창이 필요합니다. 그러나 긴 텍스트의 모든 토큰에 주목하는 방식은 모델 성능과 비용 효율성을 크게 저하시킵니다.
3. 기술 솔루션: 긴 문맥 창을 위한 LLM 최적화 전략
A. 희소 어텐션 (Sparse Attention) 기법 적용
- 개념: 모델의 일부 레이어가 전체 토큰을 모두 참조하는 반면, 나머지 레이어는 희소 어텐션 방식을 사용하여 메모리와 계산 효율을 최적화합니다.
- 세부 설계:
- 각 레이어의 희소 어텐션 매커니즘을 구축하여, 문맥 창이 길어질수록 필요한 토큰에 우선적으로 집중하게 함
- 예: 최근 토큰에만 주목하거나 특정 중요 구간에 집중하여 전체 텍스트를 효과적으로 이해할 수 있도록 설계
B. 하이브리드 어텐션 설계
- 개념: 모델의 1/3은 전체 어텐션 레이어, 2/3은 효율성을 고려한 희소 어텐션 레이어로 구성
- 설계 이점:
- 긴 텍스트에서도 계산 효율성을 확보할 수 있으며, 중요한 토큰 정보는 전체 어텐션 레이어로 충분히 참조 가능
- 예: 중요한 학술 용어와 참조 문헌 간의 관계를 효과적으로 파악하여 논문의 핵심 내용을 이해
C. 경량화 훈련 및 문맥 창 확장
- 기술적 접근:
- 긴 문맥 데이터를 소량으로 학습함으로써 기존 문맥 창 길이를 확장하는 효율적인 훈련 기법 도입
- 사전 학습 데이터와 함께 맞춤형 경량화 알고리즘을 통해 비용 절감
- 목표는 학술 논문 분석에 적합한 최소한의 계산 리소스를 사용하면서, 전체 문맥을 이해할 수 있도록 문맥 창을 확장하는 것
4. 기술 구현 세부 사항 및 모델 아키텍처
A. 모델 구조 및 하드웨어 최적화
- 모델 구조:
- 트랜스포머 기반 LLM에 하이브리드 어텐션을 적용하여 학습
- 특정 GPU 클러스터 환경에서 Horovod를 활용한 분산 학습 구조 설계
- 대규모 연산을 지원하기 위해 A100 GPU 및 Kubernetes를 기반으로 클러스터 환경 구축
- 분산 학습 구성:
- Horovod를 통한 효율적인 분산 학습을 통해 데이터 병렬화
- Kubernetes YAML 설정을 통해 각 Pod에 8개 이상의 GPU를 할당하여 분산 처리 최적화
- 데이터셋 및 훈련:
- 학술 논문 데이터셋을 기반으로, 논문 구조와 용어 이해에 중점을 둔 사전 학습 수행
- 맞춤형 학술 분야 데이터셋과 일반 NLU/NLG 데이터셋의 혼합 훈련을 통해 모델의 유연성 확보
5. 시장 기회 및 사업화 전략
A. 학술 논문 분석 AI의 필요성
- 매년 방대한 학술 논문이 출판되며, 이를 신속하게 분석할 AI의 필요성이 증대
- 연구 기관과 출판사는 논문의 자동화된 요약, 키워드 추출, 학술 분야 간의 교차 분석 등 AI 기반 솔루션에 관심이 큼
B. 차별화된 시장 진입 전략
- 연구 지원 기관과의 협력을 통해 맞춤형 학술 분석 솔루션 제공
- 학술 출판사 및 대학 연구실과 파트너십을 맺어 논문 평가 프로세스의 효율화 지원
- API 기반 SaaS 서비스 개발을 통해 다양한 기업과 기관에서 쉽게 접근할 수 있는 플랫폼 제공
C. 매출 창출 방안
- SaaS 모델: 학술 자료 분석 기능을 제공하는 구독 기반 모델 제시
- API 연동 서비스: 기업과 기관이 자체 시스템에 연동할 수 있는 API 서비스 제공
- 맞춤형 분석 솔루션: 연구 기관 및 출판사에 특화된 솔루션을 구축하여 커스터마이징 서비스 제공
6. 기술 개발 로드맵 및 예상 투자 필요금액
기간목표주요 작업필요 자금 / 해외 투자사 투자유치시 사업화 비용 ...
자체 딥러닝 서버 클라우드 인프라 구축 비용은 최소 엔비디아 최신 딥러닝 서버 도입이 필요하다고 판단 됩니다 ...
| 1-6개월 | 프로토타입 개발 | 기본 모델 아키텍처 설계 및 소규모 데이터셋 학습 | $300,000 |
| 7-12개월 | 성능 개선 및 학습 최적화 | GPU 클러스터 환경에서의 분산 학습 최적화 및 긴 문맥 창 구현 | $500,000 |
| 13-18개월 | 시장 테스트 및 PoC 구축 | 연구 기관 및 출판사와 협업하여 PoC 진행 | $700,000 |
| 19-24개월 | 상용화 준비 | SaaS 플랫폼 개발 및 초기 시장 진입 | $1,000,000 |
7. 예상 수익 및 ROI
- 1년 차: 주요 연구 기관 과의 초기 계약을 통해 연간 $ 500,000의 매출 예상
- 3년 차: SaaS 구독 모델과 API 연동 서비스를 통해 연간 $5,000,000 이상의 매출 창출 목표
- ROI: 5년 내 투자금 대비 3배 이상의 수익 창출 예상
8. 결론
딥네트워크는 긴 학술 텍스트 분석에 최적화된 LLM 기술을 바탕으로 연구 기관 및 학술 출판사의 학술 논문 평가 과정을 혁신적으로 개선할 계획입니다. 이번 투자 유치를 통해 모델을 고도화하고 사업화에 집중하여, 학술 AI 시장에서 독보적인 위치를 확보하고자 합니다.