[디지털데일리 김보민기자] 데이터 보안 사업으로 이름을 알린 파수가 인공지능(AI) 기술을 중심으로 체질을 개선한다. 조규곤 파수 대표는 거대언어모델(LLM)을 잘 활용하는 기업이 향후 경쟁력을 쥘 것이라며, 자사 기업용 경량언어모델(sLLM)이 핵심 역할을 할 수 있다고 자신감을 보였다.

조규곤 대표는 3일 서울 여의도 페어몬트호텔에서 열린 'FDI(Fasoo Digital Intelligence) 2024' 무대에 올라 "생성형 AI는 정보기술(IT) 분야의 주요 이슈를 모두 삼켜버렸다"며 "AI를 비롯해 클라우드, 사이버 보안(시큐리티)만 남은 상황"이라고 진단했다.

새로운 패러다임에 맞춰 기업 차원의 변화 또한 필요하다는 점도 강조했다. 조 대표는 "변화를 어떻게 받아들일지 질문할 때"라며 "데이터를 어떻게 저장하고, 이 데이터를 어떤 사용자경험(UX)으로 활용할지가 관건"이라고 말했다.

통상 LLM은 대량의 데이터를 학습한 '언어모델'으로 통용된다. 파수는 기술적 정의를 넘어 LLM이 기업 데이터를 관리하고 보안을 강화하기 위한 핵심 재료로 보고 있다.

조 대표는 "LLM은 단순 언어모델을 넘어 기업 지식 기반(knowledge base) 역할을 한다"며 "과거 사람 머릿속 지식을 문서나 데이터베이스에 저장해 관리했듯, 이제는 문서와 데이터베이스에 있는 지식을 LLM에 집어넣어야 하는 단계"라고 설명했다.

그렇다면 파수가 바라보는 바람직한 LLM 활용법은 무엇일까. 파수는 퍼블릭 LLM을 기반으로 AI를 통제 활용하고, 목적에 따라 프라이빗 LLM을 섞어 사용해야 한다고 보고 있다. 특히 각기 다른 sLLM을 융합해 사용하는 것이 핵심이 될 전망이다.

파수는 문서관리 및 보안 역량을 바탕으로 sLLM 영역을 공략하고 있다. 지난 3월 온프레미스 구축형 '파수 엔터프라이즈 LLM(ELLM)을 본격 출시한 것이 대표적이다.

ELLM은 고객별 도메인 사전 특화 학습(DAPT), 태스크별 미세조정(파인튜닝) 학습으로 맞춤형 결과물을 제공할 수 있는 것이 특징이다. 보고서 작성, 문서 요약, 내부 데이터 분석 등 주요 작업도 지원한다. 멀티홉 추론 방식으로 사용자 요청을 분석하고, 관련 프롬프트를 적용할 수도 있다. 검색증강생성(RAG) 방식도 적용된다.

조 대표는 "ELLM은 한 개의 LLM이라기 보다는 여러개의 툴셋으로 구성돼 있다"며 "기업이 AI 여정에 앞장설 수 있도록 돕겠다"고 강조했다.