기업의 로컬 두뇌에 비유되는 전문 영역의 소규모 언어 모델(SLM)은 기업 내 딥러닝과 지능형 의사 결정의 핵심 동인으로, SLM은 기업의 산업, 고객 요구 및 내부 운영에 대한 깊은 이해를 제공하여 글로벌 두뇌의 비즈니스별 이해 부족을 보완하는 독특한 방식으로 작동합니다.
SLM 구축은 다양한 측면을 포함하는 복잡한 과정입니다. 먼저 회사의 제품, 서비스, 프로세스, 시장 역학에 대한 깊은 이해를 포함하는 포괄적인 비즈니스 온톨로지를 개발하여 로컬 브레인의 토대를 구축합니다. 그런 다음 다양한 부서의 전문가들이 각자의 전문 지식과 기술을 비즈니스 온톨로지에 통합하여 업계와 고객의 뉘앙스를 정확하게 포착합니다. 또한 회사의 프로세스와 워크플로를 온톨로지에 매핑하여 미묘한 비즈니스 모델을 생성함으로써 회사의 운영 방식을 포괄적으로 이해할 수 있게 됩니다. 마지막으로 네이티브 브레인은 고객 상호 작용, 판매 데이터, 운영 메트릭 등 회사 내의 풍부한 데이터 소스를 활용하여 회사의 비즈니스와 관련된 인사이트를 이해하고 생성할 수 있는 대규모 언어 모델을 학습시킵니다.
SLM 로컬 브레인은 글로벌 브레인을 보완하여 기업에 보다 타겟팅되고 효과적인 솔루션을 제공합니다. 기업의 비즈니스 요구 사항에 대한 심층적인 이해를 제공할 뿐만 아니라 기업의 목표 및 특정 요구 사항에 부합하는 인사이트와 솔루션을 생성합니다. 이를 통해 글로벌 브레인에 대한 과도한 의존의 위험을 줄이고 제공되는 지식과 조언이 정확하고 기업의 요구와 더 관련성이 높은지 확인할 수 있습니다.
동시에 SLM 로컬 브레인은 회사 내 전문성 구축과 혁신의 핵심 원동력입니다. 직원들이 자신의 지식과 인사이트를 회사의 지식 기반에 기여하도록 장려하여 회사의 경쟁력을 더욱 강화합니다.
전반적으로 SLM(Small Language Models) 전문 분야용 로컬 브레인은 기업이 지능형 의사 결정 능력을 향상시키고 내부 전문 지식 축적과 혁신을 촉진하며 비즈니스 경쟁력을 향상시키는 데 중요한 도구입니다. SLM 로컬 브레인의 강력한 기능을 통해 기업은 고객의 요구를 더 잘 이해하고 충족하며 신속하고 건강한 비즈니스 발전을 이룰 수 있습니다.