텍스트 전처리 및 분류 태스크에서의 LLM 활용 방법

안녕하세요, LLM(Language Model for Large-scale Multi-label Text Classification)의 활용에 대하여 질문해주셨군요. 여러분의 고민사항에 대해 제 생각을 아래에 답변으로 남겨봅니다. 1. 데이터 전처리와 분류 과정은 모델 학습의 중요한 부분입니다. LLM이 이를 처리 가능하긴 하지만 기술적 실력 향상이 목표라면 스스로 작성해 보는 것도 좋습니다. 그럼에도 불구하고, 시간이나 자원 등의 제약 때문에 이 부분을 LLM 등의 도구에 위임하려 한다면 충분히 합리적입니다. 2. LLM API 호출로 처리하는 방식은 연산 비용과 속도 문제를 유발할 수 있습니다. 가능하다면 로컬에서 모델을 실행하거나 클라우드 서버에서 배치 처리를 사용하는 게 효율적일 수 있습니다. 3. 많은 회사들이 LLM을 활용하여 다양한 태스크를 해결하는데, 그 중 일부는 사전 학습된 모델을 그대로 사용하고, 일부는 자체적으로 Fine-tuning을 진행합니다. 특정 도메인이나 적용 사례에 따라서는 Fine-tuning이 더 좋은 성능을 내기도 합니다. 4. 텍스트 전처리부터 아웃풋까지의 모든 과정을 프롬프트로 관리하는 것은 가능합니다. 다만 이 경우에는 모델의 디자인과 구현 시 필요한 많은 세부 사항들을 고려해야 할 것입니다. LLM 활용에 대한 이러한 개념적인 이해는 초기 설정과 사용법, 그리고 도메인 지식에 기반하여 달라질 수 있습니다. 가능하면 목표 설정과 계획 단계에서 충분한 시간을 할애하여 다양한 옵션들을 고려해 보시길 바랍니다.