“힘세고 강한 아침”을 넘어: GPT-4o-mini를 대체할 TranslateGemma 실험기

이 글은 백엔드 개발자가 운영 관점에서 상용 LLM 번역 모델(GPT-4o-mini)의 한계를 극복하기 위해 자체 온프레미스 번역 모델(TranslateGemma)을 구축한 경험을 공유합니다. 상용 모델은 패션 도메인 특화 용어 오역, 음차 번역, 구어체 잔존 등의 문제와 함께 리뷰 번역량 증가에 따른 비용 부담이 있었습니다.

이를 해결하기 위해 자체 모델 구축을 고려했으며, 운영 리스크 감소와 비용 절감을 목표로 실험을 진행했습니다. 글에서는 이러한 문제점과 온프레미스 모델 구축의 필요성을 강조하며, 실제 실험 과정을 통해 상용 모델의 대안을 모색하는 과정을 담고 있습니다.