내가 겪은 LLM은 도구였는데, 도구의 영역으로는 오래간다고 봄.


목적의 영역 (예: 챗봇으로 질문에 대한 답변)으로는 트랜드가 될거고

이미 레퍼로 누구나 다 하는 수준이 되서 이걸 한다고 특별한 차별성은 못 내는건 맞는 듯.


The VC라는 특정 기업의 투자받은 히스토리를 알려주는 데이터셋 회사가 있음.

여기 대표 창업기가 참 대단한데, (읽어보는거 추천)

그냥 혼자서 뉴스보고 스크랩해서 기업명, 투자금, 일시, 투자처 이걸 손으로 다 기록해둔거엿음.


LLM을 도구로써 관점으로 돌아오면.

1) 뉴스 크롤러를 만들고,

2) "뉴스 본문을 읽고 대답해. 어느 기업으로부터 얼마를 투자 받았어? JSON 포맷으로 알려줘."

라고 한다면 굉장히 문제해결이 심플해지고 자동화됨.


목적은 챗봇이 아니라,

투자 히스토리 데이터베이스 제공이 목적이 되는 것이고. <- 효용제공

그것을 LLM을 써서 비정형 데이터의 처리를 자동화했다. <- 도구


그러니 도구의 개념이라면 거품이 아니라

앞으로도 계속 효율적으로 쓰일 프로그래밍 기술 중에 하나가 될 것 같음.


근데 깊게 연구하고 모델 싸움이라면 뭐 연구쪽으로 가야하지 않을까.

나같은 래퍼싸게라면 적당히 프로세싱 도구로 활용하는 쪽으로 포폴을 삼을 듯.