요즘 회사에서 민감한 데이터를 다루다 보니 클라우드 기반 API 쓰는 게 제약이 많아서 로컬 LLM 도입을 검토 중입니다. Ollama로 Llama2나 Mistral 같은 모델을 돌려보니 프라이버시 측면에서는 확실히 낫더라고요. 근데 실제 업무에 쓸 수 있을 정도의 성능이 나오는지 확신이 안 서서요.
현재 로컬 환경에서 테스트해본 결과는 이 정도입니다. RTX 4090으로 돌려도 GPT-4나 Claude 3 같은 수준의 정확도가 나오지 않는다는 게 가장 큰 문제네요. 특히 복잡한 문서 분석이나 구조화된 데이터 추출할 때는 확실히 실수가 많은 편입니다. 프롬프트 엔지니어링으로 어느 정도 개선할 수 있긴 한데, 결국 모델 자체의 한계가 있어서 보완책이 필요한 상황입니다.
그래도 장점이 없는 건 아니거든요. 레이턴시가 매우 짧아서 반복적인 작업이 많을 때는 API 기반보다 훨씬 빠르고, 비용도 전혀 안 드는 거죠. 그리고 fine-tuning도 가능해서 특정 도메인 데이터로 모델을 커스터마이징하면 성능을 어느 정도 올릴 수는 있습니다.
결국 질문은 이건데요. 로컬 LLM의 성능 한계를 감수하면서까지 프라이버시를 확보하는 게 우리 회사 상황에서 실질적인 이득이 될까요? 아니면 차라리 프라이빗 클라우드나 온프레미스 솔루션 쪽으로 가는 게 낫지 않을까 싶어요.
혹시 비슷한 상황에서 로컬 LLM을 도입했거나 검토해본 분 계신가요? 어떤 식으로 trade-off를 결정하셨는지 궁금합니다.