금융 전문 LLM 리더보드 및 테스트 데이터 셋 공개

- 금융 전문 LLM 리더보드, 금융 프로젝트 노하우 담은 테스트 데이터셋 공개... 투명하게 공개된 플랫폼에서 LLM별 생성 답변 비교 및 순위 확인 가능

- 금융 데이터 100만 건 학습한 금융 특화 LLM '알파-F(Finance)' 출시... 추후 '알파-M'(제조), '알파-G'(공공) 등으로 확대 계획

- "범용 모델보다 금융 용어를 잘 이해하는 LLM을 선별하고, AI 도입을 통해 생산성 증대를 경험할 수 있을 것"



LLM 올인원 솔루션 기업 올거나이즈가 금융 전문 LLM 리더보드(llm-leaderboard.org)를 공개했습니다.

금융 LLM Leaderboard금융 전문 LLM 리더보드는 금융 용어와 약어를 이해하고, 복잡한 추론에 특화된 한국어 LLM의 성능을 평가합니다.
일반적인 LLM은 범용적으로 사용이 편리하지만, 금융에 필요한 수식 계산과 예외 조건 등을 포함한 복잡한 추론에 특화되어있지 않습니다. 금융 문서 특성상 수치와 트렌드가 강조된 표와 차트를 이해하는 것도 약한 편입니다.
금융 전문 LLM은 금융권 실무자들이 업무 현장에서 바로 사용할 수 있도록 금융 전문 데이터로 파인튜닝한 모델들입니다.
정제된 실험실의 데이터가 아닌 금융 현장의 데이터로 파인튜닝했고, 평가 데이터셋을 모두 공개합니다.
평가 데이터는 수식 계산, 복잡한 차트와 표 이해, RAG 관련 데이터들로, 금융 문서 스타일 및 업무 연관도가 높은 내용으로 구성되어 있습니다.
이 리더보드는 올거나이즈가 운영하고 있습니다.금융 LLM Leaderboard

LLM 리더보드란 인공지능 언어모델의 성능을 측정해 순위를 매기며 평가하는 플랫폼입니다. 누구나 자신이 개발한 LLM 모델을 등록하고, 다른 모델과 경쟁할 수 있습니다.

올거나이즈의 금융 전문 LLM 리더보드는 금융 용어와 약어를 이해하고, 복잡한 추론에 특화된 한국어 LLM의 성능을 평가합니다. 일반적인 LLM은 범용적인 사용이 편리하지만, 금융에 필요한 수식 계산과 예외 조건 등을 포함한 복잡한 추론에 특화되어 있지 않죠. 금융 문서 특성상 수치와 트렌드가 강조된 표와 차트를 이해하는 것도 약한 편입니다.

올거나이즈는 금융 문서와 업무 스타일에 적합한 금융 전문 LLM들을 실무자들이 바로 비교해볼 수 있도록 금융 전문 LLM 리더보드를 제작하게 되었습니다.

올거나이즈는 금융기관이 금융 특화 LLM 모델의 성능을 비교 평가할 수 있도록 자체 제작 테스트 데이터셋도 모두 공개했습니다. 현재 오픈AI의 GPT-4, 클로드-3, 젬마 등 일반 LLM과 금융 특화 LLM의 13개 모델이 경쟁하고 있는데요. 이 중 3개는 올거나이즈가 금융 전문 데이터로 파인튜닝(미세조정)한 자체 모델입니다. 리더보드에서 Alpha-F로 시작하는 이름의 모델입니다.

사용자는 금융 LLM 아레나에서 금융 관련 질문에 대한 LLM의 생성 답변도 직접 비교해 볼 수 있습니다. 랜덤으로 선별된 익명의 LLM 두 개가 답변을 생성하고, 더 나은 답변을 고르면 모델명이 밝혀집니다. 답변 선호도가 실시간으로 반영되어 모델간 순위도 바로 확인할 수 있습니다. 4월 9일 현재 순위는 클로드 3, GPT-4, 알파-F(EEVE), 알파-F(OpenSolarKO) 순입니다.

올거나이즈는 금융권 고객들이 LLM을 도입하고자 할 때, 어떤 언어모델이 적합한지 성능 평가를 제대로 하기 어렵다는 점을 고려해 테스트 데이터 셋을 모두 공개하게 되었습니다.

현재 올거나이즈가 자체 제작해 공개한 테스트 데이터셋은 △한국은행, 기재부 등 공공기관의 경제 연구 보고서, 금융 보고서, 금융 용어집 등을 바탕으로 제작한 RAG(검색증강생성) 데이터, △금융 문서에 자주 등장하는 수식과 복잡한 표, 차트에 특화된 데이터 등으로 구성돼 있습니다. 기존 한국어로 된 오픈소스 데이터 외에 영어로 된 금융 관련 데이터셋을 번역하거나, 복잡한 금융 관련 수식과 표를 담은 데이터도 자체적으로 생성했습니다.



올거나이즈는 최근 금융 특화 AI언어모델인 알리 파이낸스 LLM의 정식 명칭을 ‘알파-F(Alpha-Finance)’로 변경했습니다. 알파-F는 금융 산업에 특화된 100만 건의 데이터로 학습돼 복잡한 금융 용어 및 약어를 이해한다는 강점이 있으며, RAG(검색증강생성) 데이터 역시 20만 건 포함됐습니다. 추후 ‘알파-M(Manufacture, 제조)’, ‘알파-G(Government, 공공)’ 등의 산업 특화 LLM을 순차적으로 출시할 예정입니다.

금융 업무 자동화에 특화된 '금융 LLM 앱마켓'도 선보였습니다. AI 인지검색 솔루션을 적용한 LLM 앱을 활용하면, 단시간에 파악하기 어려운 금융 정보를 빠르게 파악할 수 있다. 금융 기업의 문서와 매뉴얼, 최신 정보 등을 기반으로 은행 분쟁사례 검색 등 사용자 질문에 답하는 기업용 LLM 앱을 생성할 수 있습니다. 앱 마켓에 등록된 LLM 앱 중 필요한 앱을 골라 현업에 바로 활용하거나, 원하는 LLM을 선택해 직접 생성해 사용하면 됩니다.

올거나이즈의 이창수 대표는 "국내 금융사들과 프로젝트를 진행할 때, 많은 고객들이 원하는 것은 LLM의 성능 평가였다. 성능 평가를 위해서는 금융에 특화된 테스트 데이터가 있어야 하는데 기업이 일일이 만들기에는 시간과 비용이 많이 드는 문제가 있다”며, “올거나이즈의 노하우를 담은 데이터를 모두 공개해 기업들이 효율적으로 경쟁력 있는 LLM을 도입할 수 있도록 돕고자 한다. 범용 모델보다 금융 용어를 잘 이해하는 LLM 도입을 통해 업무 생산성 증대를 경험할 수 있을 것"이라고 밝혔습니다.