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LLM 애플리케이션, 6곳은 어떻게 풀었나

LLM 애플리케이션 사례를 기업 6곳이 어떻게 풀었는지 한 표로 봅니다.

LLM 애플리케이션 관련 기업 기술블로그 글과 영상을 모았습니다. 회사별로 고른 기술, 적용 방식, 규모를 비교합니다.

글 4개 중 도입 2개, 언급 2개입니다. 가장 많이 언급된 기술은 OpenAI, Python, LLM입니다.

회사 6곳 · 글 4개 · 영상 3개 · 최근 발행 2026년 10월 29일

회사별 선택 비교

모든 사례는 원문 링크와 발행일로 확인할 수 있습니다.

글 4개 기준 비교입니다. 영상 3편은 아래 관련 영상에 있습니다.

메타2026년 10월 29일
사용 기술
PyTorchGPUCUDA
적용 방식언급
규모초당 10억 건 광고 연산
요약
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광고 검색 엔진 가속을 위한 하드웨어 모델 공동설계

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컬리2026년 9월 10일
사용 기술
OpenAIElasticsearchPython
적용 방식도입
규모전사 도메인 지식 베이스
요약
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사내 지식을 효율적으로 검색하기 위한 LLM Wiki와 RAG 하이브리드 아키텍처 구축

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우아한형제들2026년 4월 3일
적용 방식도입
규모배달의민족 전 메뉴 및 옵션 데이터
요약
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앱 업데이트 없이 서버 배포만으로 해결한 LLM 기반 다국어 번역 시스템 구축

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사이버에이전트2025년 12월 23일
사용 기술
LLMThompson SamplingPython
적용 방식언급
규모500 iteration 실험
요약
자세히 보기

다중 슬롯머신(MAB) 문제에서 LLM 의사결정 실험

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표의 기준 보기
  • 사용 기술: 원문에 나온 기술 스택입니다.
  • 적용 방식: 원문이 밝힌 도입, 전환, 제거, 언급 중 하나입니다.
  • 규모: 원문이 밝힌 트래픽이나 데이터 규모입니다. 없으면 빈칸입니다.
  • 요약: StackSide가 원문 내용을 한두 문장으로 정리한 것입니다. 자동 처리를 거쳐 틀릴 수 있습니다.

요약과 분류는 자동으로 정리한 내용이라 틀릴 수 있습니다. 판단하기 전에 원문을 확인하세요. 면책조항 보기

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