에이전트 시대의 AI 시스템 설계

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장

콘텐츠 스타일의 제어

인적인 스타일까지 담아내지는 못할 것이다.

스타일 전이 패턴에서는 변환하고자 하는 콘텐츠를 쉽게 구할 수 있으며 실제로 그것을 변환한

예시들도 갖추어져 있다고 가정했다. 그런 가정이 성립한다면 스타일 전이를 위한 미세조정 모

델을 만들 수 있다. 하지만 지금 시나리오에서는 그런 가정이 성립하지 않는데, 왜냐하면 루프

트한자에 보낼 서한을 원하는 스타일로 바꿀 만한 기존 서한이 없기 때문이다. 현재

가지고 있

는

것은 개인적인 스타일로 작성된 이메일들이다. 그러나 그 이메일들은 항의 서한과는 주제나

대상이 다르므로, 항의 서한 예시를 처음부터 새로 생성해야 한다.

더 어려운 과제에 도전해 볼 수도 있다. 현지화된 법률 콘텐츠를 반영하는 것이다. 루프트한자

본사는 독일에 있지만, 항의 서한은 현지 지사에 보내는 것이 효과적일 것이므로, 현지의 사법

관할권에 맞는 법률 용어를 사용하는 것이 낫다.

이 경우에도 제로샷 학습은 답이 될 수 없다.

LLM

이 한국의 법률 용어를 생성하리라 기대하기

는 어렵다. 이것 또한 새로운 주제이므로, 루프트한자에 보낸 항의 서한은 없다. 가지고 있는

것은 현지 법률회사에서 작성한 다른 주제의 법률 고지서들뿐이다.

2.4.2

해법

역중립화 패턴은 생성형

AI

모델이 쉽게 생성할 수 있는 중립적인 콘텐츠를 생성한 후 미세조

정된 모델을 이용해서 그것을 원하는 스타일로 바꾸는 것이다.

이를 위해서는 중립적인 중간 결과물을 원하는 스타일의 텍스트로 변환하는 미세조정 모델이

필요하다. 지금 ...