셰인 루크 워크데이 인공지능·머신러닝 부문 부사장 [ⓒ디지털데일리]

[디지털데일리 서정윤 기자] 워크데이가 자체적인 언어모델을 구축했다. 솔루션에 적용된 생성형 인공지능(AI)에 자체 구축한 언어모델을 적용해 데이터에 대한 안전성을 높이고 잘못된 정보가 나올 확률을 줄인다는 구상이다. 특히 워크데이는 활용 사례에 따라 대형언어모델(LLM)은 물론 소형언어모델(sLLM)을 함께 활용하는 멀티엔진 전략을 펼칠 예정이다.

셰인 루크 워크데이 AI·머신러닝(ML) 부문 부사장은 27일(현지시간) 오후 미국 샌프란시스코에서 진행된 '워크데이 라이징' 행사에서 "생성AI 솔루션을 구축할 때 가장 중요한 것은 언어모델을 최적화하는 것"이라며 "워크데이의 솔루션은 각 기업의 데이터만 담아내는 방식이기 때문에 보안은 물론 환각현상도 해결한다"고 밝혔다.

워크데이는 각 기업이 데이터 활용에 동의한다고 해서 모든 기업의 데이터를 모아 언어모델을 학습시키지는 않는다고 설명했다. 루크 부사장은 "언어모델을 자체 개발했다는 것은 데이터 혼합이 필요하지 않다는 뜻"이라며 "사용자의 데이터로 모델을 학습시키지 않으며 해당 데이터에 대해서만 미세하게 모델을 조정한다"고 설명했다.

워크데이는 자체 개발한 언어모델을 토대로 정확도를 높일 수 있다고 보고 있다. 루크 부사장은 "다양한 정보가 학습된 LLM의 경우 잠재적으로 유해한 콘텐츠가 나타날 수 있으며 악의적인 사용자가 입력한 정보로 잘못된 정보가 출력될 수도 있다"며 "각 기업의 데이터만 입력하는 방식으로 이런 문제를 해결할 수 있을 것"이라고 말했다.

워크데이는 필요한 분야에 따라 LLM과 sLLM을 함께 사용한다. 활용 사례에 따라 필요한 언어 모델을 사용하는 방식이다. 루크 부사장은 "LLM이 가지고 있는 강점은 분명하지만 모든 업무 영역에서 LLM이 필요한 것은 아니다"라며 "흥미롭게도 고품질의 데이터를 학습한 sLLM이 LLM보다 좋은 성능을 보이는 경우도 있었다"고 지적했다. 그러면서 "매우 특정한 분야의 문제를 해결하려고 하는 만큼, 더 작은 모델을 활용하는 게 비용 효율적이고 운영 비용도 저렴했다"고 덧붙였다.

다만 워크데이 솔루션에 자체 개발한 언어모델만 들어가는 것은 아니다. 민감하지 않고 일반적인 사례의 경우에는 타사의 LLM을 활용하며, 민감한 고객 데이터가 들어가는 영역에는 워크데이의 언어모델을 사용한다. 루크 부사장은 "워크데이는 고객과 고객의 비즈니스에 특화된 모델을 구축하기 위해 노력하고 있다"고 강조했다.

한편, 워크데이의 생성AI를 활용한 기능들은 적어도 내년 이후에 본격적으로 판매될 예정이다. 업무 프로세스를 간소화하고 의사결정을 개선하는 내용을 골자로 한다. 구체적으로 ▲직무 설명 시간 단축 ▲계약서 분석 및 수정 ▲맞춤형 지식관리 ▲수금 절차 간소화 ▲텍스트 코드 전환 가속화 ▲작업명세서 생성 ▲대화형AI로 사용자 경험 혁신 등의 기능이 포함됐다.