Meta는 LLMs를 사용하여 사고 대응을 개선합니다.
- 6월, 메타는 엔지니어링 블로그에 "효율적인 사건 대응을 위한 AI 활용"이라는 제목의 글을 발표함.
- 메타의 엔지니어들이 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 사건 대응을 개선하는 방법을 설명.
- 메타는 웹 모노리포에서 사건의 근본 원인을 42% 정확도로 식별하는 데 성공.
- 이로 인해 사건 해결 시간이 몇 시간에서 몇 초로 단축될 가능성이 있음.
- 메타는 대규모 코드 변경을 다루기 위해 복잡한 코드베이스 내 사건을 조사하는 데 LLM을 사용.
- 사건 초기 단계에서 가능성이 높은 근본 원인을 LLM으로 분석해 신속하고 정확하게 조사할 수 있게 지원.
- Llama 2 7B 모델을 사건 대응에 맞게 미세 조정해 사용.
- 메타는 사건 해결 과정을 개선하기 위한 LLM 에이전트 도입 가능성을 탐구 중.
- 42% 정확도가 겉보기에는 낮아 보이지만, 메타의 대규모 코드베이스를 고려할 때 매우 인상적인 결과임.
- Parity는 모든 엔지니어링 팀이 메타의 AI 솔루션을 활용할 수 있도록 지원하는 AI SRE 구축.
- AI의 역할은 사건 대응뿐 아니라 사이버 보안 등 인접 분야에도 확장될 가능성이 큼.
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