Introduction to Solar

📌 목차

  • Solar 를 사용해야 하는 이유

    • Solar Mini vs Solar Pro

  • LLM 구성요소

  • Demo: Playground에서 Solar 써보기

  • Prompt Engineering 이란?

1. Solar 를 사용해야 하는 이유

업스테이지의 Solar는 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 고성능 LLM 입니다.

업스테이지는 다양한 사용자 니즈를 충족시키기 위해 Solar MiniSolar Pro 두 가지 모델을 제공합니다. 각 모델은 사용자의 환경과 필요에 맞춰 최적화되어 있으며, 실제 비즈니스 환경에서 활용할 수 있도록 설계되었습니다.

🤖 Solar Mini: 컴팩트하지만 강력한 성능

  • Solar Mini는 소형 LLM이지만, 빠르고 강력한 성능을 제공합니다.

Why Solar Mini

✔ 실시간 AI 서비스에 적합한 빠른 처리 속도

온디바이스(On-device) 실행 가능하여 사용자의 로컬에서 바로 AI 활용 가능

✔ 최적화(Tuning)가 비교적 쉬워 특정 도메인이나 서비스 맞춤형 적용 가능

GPU 자원 절약으로 비용 절감 및 효율적 운영 가능

💡 Solar Mini는 가볍지만, 강력한 자연어 처리 기능을 제공하며 다양한 환경에서 유연하게 활용할 수 있습니다.

더 자세한 사항은 아래 블로그를 참고하세요! 🔗 Solar Mini 블로그 원문

🤖 Solar Pro: 단일 GPU에서 최고의 성능을 제공하는 LLM

"The most intelligent LLM on a single GPU."

Solar Pro는 70B+ 모델 수준의 성능을 단일 GPU에서 구현하는 강력한 LLM입니다.

다국어 지원, 도메인 특화 지식 등 기업 환경에서의 실질적인 요구사항을 충족하도록 설계되었습니다.

Why Solar Pro

단일 GPU에서 70B+ 모델 수준의 성능 제공

✔ 영어뿐만 아니라 한국어와 일본어에서도 높은 성능을 보이는 다국어 모델

✔ 금융·의료·법률 등 전문적인 분야에서 높은 성능 발휘

💡 Solar Pro는 고성능을 바탕으로 기업이 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제공하며, 복잡한 전문적인 데이터를 다루는 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다.

더 자세한 사항은 아래 블로그를 참고하세요! 🔗 Solar Pro 블로그 원문

결론

Solar Mini는 가벼운 AI 솔루션이 필요한 경우에 적합

Solar Pro는 더 좋은 성능의 서비스가 필요하거나 금융·법률·의료 도메인 특화 AI가 필요한 경우에 적합

2. LLM 구성요소

이제 본격적으로 LLM을 활용하기 이전에 핵심 구성 요소설정 시 고려해야 할 사항을 이해하는 것이 중요합니다.

LLM 구성ㅛㅗ

💡 LLM 구성 요소

1️⃣ User Input (사용자 입력)

  • 정의: 사용자가 LLM에게 보내는 질문이나 요청

  • 예시:

    • "오늘 서울의 날씨는 어떤가요?"

2️⃣ Prompt (프롬프트)

  • 정의: AI 모델에게 입력 질문과 함께 제공하는 지시사항 또는 답변 생성을 돕는 예제들

  • 예시:

    • 지시사항 : 당신은 날씨 전문가입니다. 사용자가 원하는 지역의 날씨를 알려주세요. 친절한 톤으로 아래 형식에 맞추어 작성해주세요.

    • 형식 : 오늘 '원하는 지역'의 날씨는 '다음고 같고, xx도' 입니다"

    • 예제: 오늘 뉴욕은 비가 오고 기온은 12도입니다.

3️⃣ Output (출력)

  • 정의: LLM이 사용자 입력과 프롬프트를 기반으로 생성한 답변

  • 예시:

    • "오늘 서울은 맑고 기온은 25도입니다."

🔍 LLM 사용 시 고려사항

LLM을 효과적으로 활용하려면 출력 길이와 응답 스타일 조절 등의 요소를 이해하는 것이 중요합니다.

  • Max Tokens (최대 output 토큰 수)

    • 정의: 모델이 생성할 수 있는 응답(output)의 최대 길이(토큰 단위)를 설정하는 값

    • 토큰(Token)이란?

      • LLM은 문장을 "단어(word)"가 아닌 "토큰(Token)" 단위로 처리합니다.

      • 토큰은 한 단어, 관사, 심지어 문장 부호까지 포함될 수 있습니다.

      • 예를 들어, "안녕하세요. 만나서 반갑습니다."

        • ["안녕", "하세요", ".", "만나", "서", "반갑", "습니다", "."]

        • 위 문장은 8개의 토큰으로 분리됩니다.

        • 이러한 토큰을 분리하는 방식은 LLM 모델마다 상이합니다.

    • 🚨 주의 사항

      • Max Tokens생성되는 응답의 길이를 제한합니다.

      • 16,000(16k) 토큰최대 출력 제한입니다.

      • 이 범위 내에서만 응답을 생성할 수 있습니다.

    • 💡 Tip!

      • 원하는 응답의 길이를 고려하여 Max Tokens 값을 적절히 조정하세요!

      • 더 정교하고 간결한 답변을 원할 때는 값을 줄이고, 상세하고 긴 답변이 필요할 때는 값을 늘리는 것이 좋습니다.

        • 예제: 제품의 장점을 강조하는 마케팅 문구를 50자 이내로 작성해줘. (Max Tokens = 50)

      • 너무 적게 설정하면 응답이 중간에 끊길 수 있고, 너무 길게 설정하면 불필요하게 긴 응답이 나올 수 있습니다.

        • 예제: AI 기술 트렌드를 주제로 보고서를 작성해줘 (Max Tokens = 10000)

  • Temperature (창의성 조절 값)

    • 정의: 모델의 출력 다양성과 창의성을 조절하는 값으로 0과 1사이로 설정됩니다.

    • 💡 Tip!

      • 값이 낮을수록 (0에 가까울수록) 정확하고 예측 가능한 응답을 생성합니다.

        • Hallucination(환각) 없이 정확한 정보가 필요한 경우에 적합합니다.

        • 예시: 기술 문서, 데이터 분석, 객관적인 설명 등

          • 예제: "AI 기술의 현재 트렌드와 기업 활용 사례를 분석하는 보고서를 작성해줘." (Temperature = 0.2)

      • 값이 높을수록 (1에 가까울수록) 창의적이고 독창적인 응답을 생성합니다.

        • 새로운 아이디어, 유머, 스토리텔링 등 창의성을 요구하는 작업에 적합합니다.

        • 예시: 마케팅 문구, 소설 작성, 브레인스토밍 등

          • 예제 :"제품의 강점을 강조하는 마케팅 문구를 아이데이션해줘." (Temperature = 0.8)

이제 본격적으로 Solar LLM을 사용하러 가봅시다!

3. 🛠️ Demo: Playground에서 Solar 써보기

Upstage Console Playground란?

  • 업스테이지가 제공하는 실시간 LLM 챗봇 환경

  • Solar 모델을 활용하여 텍스트 생성, 문서 요약, 번역 등 다양한 작업을 실험 가능

  • 개발자뿐만 아니라 비개발자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계

📌 실습 목표

  • Playground에 접속하여 Solar 모델을 실행해본다

  • 간단한 프롬프트를 입력하고, 결과를 확인한다

  • max tokens, temperature 등의 요소를 바꾸어가며 LLM에 익숙해진다.

💡 실습 진행 방법

  1. Playground 접속하기

console playground
  1. 모델 선택하기 : 화면 상단에서 Solar Mini 또는 Solar Pro 모델을 선택할 수 있습니다.

model selection
  1. 시스템 프롬프트 입력하기 : 텍스트 입력란에 원하는 프롬프트를 입력합니다.

system prompt
  1. 파라미터 조정하기

  • Max Tokens: 생성될 텍스트의 최대 길이를 설정합니다.

  • Temperature: 값이 높을수록 출력의 다양성이 증가하며, 낮을수록 보수적인 응답을 생성합니다.

parameter
  1. User Input 입력하기 : 실제 AI에게 답변을 원하는 질문을 입력합니다.

user input
  1. 응답 확인 및 비교하기

output
  • 오른 쪽 화살표 Submit 버튼을 눌러 모델의 응답을 확인합니다.

  • 같은 프롬프트를 다른 모델(Solar Mini와 Pro)로 실행하거나 Temperature을 바꾸어가며 응답의 차이를 비교해봅니다.

🚀 Playground 바로가기

Solar를 활용해보셨나요~? 이제 프롬프트를 효과적으로 작성하는 방법을 알아보겠습니다.

4. Prompt Engineering 이란?

Prompt Engineering은 LLM이 더 정확하고 유용한 응답을 생성하도록 최적의 프롬프트를 설계하는 기술입니다.

쉽게 말해, AI에게 어떤 방식으로 질문을 해야 원하는 답을 얻을 수 있는지 연구하고 최적화하는 과정입니다.

올바른 프롬프트를 사용하면 AI가 더 정확하고 유용한 답변을 생성할 수 있으며, 업무 생산성을 높이고 효율적인 AI 활용이 가능합니다.

이처럼 프롬프트를 설계할 때 고려해야 할 핵심 프롬프트 디자인 가이드를 소개합니다.

💡 좋은 프롬프트 작성법

  1. 명확하고 구체적인 지시 제공

    AI가 정확한 답변을 제공하려면 요청을 명확하고 구체적으로 작성해야 합니다.

    "어디로 여행을 가면 좋을까?"

    8월에 자연 경관이 아름다운 해외 여행지 3곳을 추천해줘."

  2. 컨텍스트 추가하기

    추가적인 정보를 제공하면 AI가 문맥을 더 잘 이해하고, 원하는 답변을 생성할 가능성이 높아집니다.

    "우리 회사의 SNS 광고 문구를 만들어줘."

    ⭕"우리 회사는 'Solar LLM'이라고 하는 비즈니스 AI 솔루션을 가지고 있어. 이를 홍보할 50자 이내의 LinkedIn/Twitter 광고 문구를 작성해줘. 강력한 성능과 비용 절감을 강조해줘."

  3. 역할 부여하기

    AI에게 특정 역할을 설정하면 더 전문적이고 정교한 답변을 얻을 수 있습니다.

    "나한테 주식 투자 조언을 해줘."

    "당신은 금융 전문가입니다. 2024년 시장 전망을 바탕으로 장기 투자 전략을 제안해주세요"

  4. 원하는 출력 형식 지정하기

    리스트, 표, JSON 등 원하는 응답 형식을 미리 지정하면 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.

    "이번 달 예산 계획을 세워줘."

    "이번 달 예산 계획을 카테고리(식비, 교통비, 여가비 등)별로 표 형식으로 정리해줘"

  5. 예시 제공하기

    AI가 원하는 방향으로 응답하도록 유도하려면 원하는 출력 예시를 포함하는 것이 효과적입니다.

    "광고 문구를 만들어줘."

    "이전 광고 문구: ‘지금 가입하면 20% 할인!’ 이와 비슷한 느낌의 새로운 프로모션 문구를 만들어줘."

  6. 복잡한 요청은 단계별로 정리하기

    하나의 요청을 여러 단계로 나누면 AI가 더 논리적으로 답변할 수 있습니다.

    "내 이력서를 기반으로 자기소개서를 영어로 작성해줘."

    "[1단계] 내 이력서에서 주요 경력을 요약해줘 → [2단계] 해당 경력을 강조하는 자기소개서를 500자 이내로 작성해줘. → [3단계] 작성된 자기소개서를 영어로 번역하고 윤문해줘"

💬 프롬프트 예시

잘못된 프롬프트 예시

"신제품 출시 마케팅 전략을 세워줘."

AI가 제공할 수 있는 전략의 범위가 너무 넓고, 목표 시장, 예산, 마케팅 채널 등이 불명확하여 원하는 답변을 얻기 어려울 수 있습니다.

좋은 프롬프트 예시

[역할 부여] 당신은 글로벌 마케팅 컨설턴트입니다.

[컨텍스트 추가]

AI 기반 고객 지원 솔루션을 개발한 스타트업이 신제품을 출시하려고 합니다. 주요 고객은 중소기업이며, 제한된 예산 내에서 최대한 많은 기업을 유치하는 것이 목표입니다.

아래 정보를 참고하여 신제품 출시를 위한 6개월간의 마케팅 전략을 수립하세요.

  • 목표 시장: 북미, 유럽

  • 마케팅 예산: 50만 달러

  • 주요 채널: 링크드인 광고, 구글검색 광고, 이메일 마케팅

  • 목표: 초기 3개월 내 500개 기업 가입 유치

[출력 형식 지정] 출력 형식을 다음과 같이 구성해주세요.

  1. 시장 분석: AI 고객 지원 시장 트렌드와 주요 경쟁사를 테이블 형태로 비교해주세요.

  2. 마케팅 전략: 초기 3개월과 후속 3개월로 나누어 실행 방안 제시

  3. 예산 분배 계획: 마케팅 채널별 예산 할당 (%)

  4. 성과 측정 지표 (KPI): 광고 클릭률, 신규 고객 수, 웹사이트 방문자 수

[예제 추가] 지난기수 마케팅 전략 문서 중 일부 발췌 샘플 첨부

반드시 위의 형식을 준수하여 답변을 작성하세요.

이처럼 프롬프트를 체계적으로 설계하면 AI가 보다 실무적이고 보다 정확하게 원하는 답변을 제공할 수 있습니다.

🛠️ 지속적인 테스트 및 개선이 필요합니다!

프롬프트 엔지니어링은 단 한 번의 입력으로 완벽한 결과를 얻는 것이 아니라, 지속적으로 수정하고 최적화하는 과정이 중요합니다.

  • 스타일 변경: 답변의 톤이나 문체를 조정

  • 응답 길이 조절: 너무 길거나 짧은 답변을 조정

  • 특정 정보 강조: 가격, 특징 등 특정 요소를 강조하도록 지시

  • 예제 제공: 원하는 출력과 유사한 예시를 포함

  • 중요 정보 반복: 프롬프트 마지막에 강조하고 싶은 내용을 반복

  • 영어 사용 고려: LLM은 영어로 입력하면 더 정교한 결과를 제공할 수도 있음

  • Markdown 활용: 리스트나 표를 활용해 정리된 형태로 출력

💡 위 방법들을 활용해 다양한 방식으로 실험해 보며, Solar와 함께 최적의 프롬프트를 찾아보세요!

📚 Solar Prompt Cookbook

Solar Prompt Cookbook은 Upstage의 Solar 모델을 효과적으로 활용하기 위한 프롬프트 작성 가이드입니다.

Cookbook에서는 Prompt Engineering과 Fine-Tuning의 차이를 설명하고, 기본부터 고급 기술까지 실습형으로 구성되어 있습니다. 잘못된 프롬프트와 좋은 예시를 비교하며, 최적의 프롬프트 설계를 돕습니다.

Solar Prompt Cookbook에 대한 자세한 설명은 곧 업데이트될 강의에서 더욱 깊이 있는 내용을 만나볼 수 있습니다! 🚀

이제 Solar와 함께 프롬프트를 설계하러 가볼까요? 👉 Playground 바로가기

Wrap Up

이번 글에서는 업스테이지의 Solar 모델과 효과적인 활용법을 살펴보았습니다.

🔹 Solar Mini : 빠르고 가벼운 AI 모델이 필요한 경우 최적

🔹 Solar Pro : 강력한 성능과 전문적인 도메인 대응이 필요한 경우 추천

🔹 LLM의 구성 요소 : 입력, 프롬프트, 출력, 그리고 Max Tokens, Temperature 등 고려해야 할 설정 이해

🔹 Playground 실습 : Solar 모델을 직접 사용하며 성능과 활용법을 익혀보기

🔹 Prompt Engineering : 효과적인 프롬프트 작성법과 최적화 전략을 통해 더 나은 응답 얻기


Suwan Kim | AI Edu | Upstage

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