리퀴드 AI(Liquid AI)가 의사결정 모델 'd1'을 출시했습니다. 텍스트를 생성하지 않고 정해진 선택지에 대한 확률을 계산하는 AI 모델입니다. 허깅페이스의 의사결정 지수에서 기존 선두인 제브를 앞섰다고 밝혔습니다.
d1이 일반 LLM과 다른 이유
일반적인 LLM은 질문에 텍스트로 답변을 생성합니다. 반면 d1은 한 번의 요청으로 각 선택지가 얼마나 가능성이 높은지를 확률로 계산합니다. 답변을 텍스트로 생성하지 않기 때문에 출력 토큰이 0이며, 별도의 디코딩 과정도 거치지 않습니다.
이 특징은 기존 LLM이 특정 라벨이나 숫자를 JSON 형태로 출력하도록 하는 작업을 텍스트 생성 없이 처리할 수 있다는 점입니다. 따라서 반복적인 판단 업무를 더 빠르게 자동화할 수 있습니다.
d1의 세 가지 질문 유형
d1에는 세 가지 질문 유형이 있습니다. 먼저 '눌'은 예·아니오처럼 하나의 기준을 통과했는지를 판단합니다. 예를 들어 '이 메시지는 고객의 불만인가'라고 물으면, 불만일 확률을 0에서 1 사이의 숫자로 반환합니다.
'초이스'는 여러 선택지 가운데 하나를 고르는 방식입니다. 고객 문의를 결제, 기술지원, 고객센터 가운데 어디로 보낼지 판단하는 데 사용할 수 있습니다. 가장 가능성이 높은 선택지뿐 아니라 각 선택지의 확률도 함께 제공해 판단이 애매한 경우를 구분할 수 있습니다.
'스코어'는 심각도나 긴급도처럼 정도를 평가합니다. 장애 상황의 긴급도를 0~3으로 설정하면, d1이 해당 범위에서 점수를 계산합니다. 반드시 정수로만 반환하는 것이 아니라 2.9995처럼 세밀한 값도 반환할 수 있습니다.
한 번의 요청으로 여러 판단 동시 처리
세 가지 질문 유형은 한 번의 요청에 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어 고객 문의 하나를 대상으로 문의 유형을 분류하고, 긴급도를 평가하고, 버그 신고일 가능성까지 동시에 계산할 수 있습니다. 이렇게 여러 판단을 한 번에 처리하면 API 호출 횟수를 줄일 수 있습니다.
d1이 활용되는 실무 사례
d1은 정해진 기준에 따라 판단해야 하는 작업을 겨냥합니다. 구체적으로는 고객 문의 분류, 부서별 티켓 라우팅, 콘텐츠 조정, 모델 선택, 우선순위 평가, 위험도와 긴급도 산정 등에 사용할 수 있습니다. 리퀴드 AI는 초당 2~5회의 판단을 수행하는 픽셀아트 레이싱 게임 사례도 공개했습니다. 이 게임은 현재 상태를 입력하고 왼쪽·가운데·오른쪽 중 차선을 선택하는 방식으로 d1의 활용을 보여줍니다.
d1 무료로 사용하는 방법
d1은 현재 리퀴드 AI API에서 'd1:free'라는 이름으로 무료로 사용할 수 있습니다. 개발자는 텍스트나 JSON 형태의 상태 정보와 질문을 전달하면 됩니다. 앞으로 오픈 가중치를 제공하고 오픈라우터에서도 지원할 예정입니다.
d1 사용할 때 주의할 점
벤치마크 결과가 실제 서비스 환경에서의 성능을 보장하는 것은 아닙니다. 리퀴드 AI는 확률의 보정 정도와 정확도는 각 기업이 실제 데이터로 별도로 검증해야 한다고 설명했습니다. 특히 중요한 의사결정에 사용할 경우에는 불확실한 결과를 사람이나 다른 모델로 넘기는 별도의 안전장치를 마련할 필요가 있습니다.
리퀴드 AI는 d1이 범용 LLM을 대체하는 모델은 아니라고 설명합니다. 글쓰기, 요약, 코드 생성, 대화, 복잡한 추론처럼 새로운 문장을 만들어야 하는 작업에는 기존 생성 모델이 적합합니다. 반면 결과가 미리 정해져 있고 빠르고 반복적인 판단이 필요한 업무에서는 d1 같은 의사결정 모델이 활용될 수 있습니다.
| 항목 | 일반 LLM | d1 의사결정 모델 |
|---|---|---|
| 출력 형식 | 생성된 텍스트 | 확률 계산 (0~1 또는 점수) |
| 출력 토큰 | 있음 | 0 |
| 사용 사례 | 글쓰기, 요약, 코드 생성, 대화 | 문의 분류, 라우팅, 우선순위 평가 |
| 처리 방식 | 새로운 콘텐츠 생성 | 정해진 기준으로 판단 |
| 디코딩 과정 | 필요 | 불필요 |
자주 묻는 질문
d1은 기존 LLM보다 빠른가요?
네. 텍스트를 생성하지 않고 확률만 계산하기 때문에 출력 토큰이 0이며 디코딩 과정도 거치지 않습니다. 따라서 반복적인 판단 업무에서는 기존 LLM보다 빠릅니다.
한 번의 요청에 여러 판단을 할 수 있나요?
네. 눌, 초이스, 스코어 세 가지 질문 유형을 한 번의 요청에 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어 고객 문의의 유형 분류, 긴급도 평가, 버그 신고 가능성을 동시에 계산할 수 있습니다.
중요한 의사결정에 d1을 바로 사용해도 되나요?
아니요. 벤치마크 결과는 실제 서비스 환경을 보장하지 않으므로 실제 데이터로 별도 검증이 필요합니다. 특히 중요한 의사결정에는 불확실한 결과를 사람이나 다른 모델로 넘기는 안전장치를 마련해야 합니다.
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