연구에 따르면, 모델링 성능 측면에 있어 특정 작업이나 도메인에 특화된 사용자 정의 LLM이 ChatGPT와 같이 다양한 애플리케이션을 위해 고안된 범용 LLM보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 이런 예로는 금융에 특화된 BloombergGPT, 의료 관련 질문 답변에 특화된 LLM 등이 있습니다(자세한 내용은 부록 B를 참고하세요).

사용자 정의 LLM은 특히 데이터 개인정보 보호 측면에서 몇 가지 장점이 있습니다. 예를 들어, 기업은 기밀 유지를 위해 오픈AI와 같은 서드파티(third-party) LLM 제공 업체와 민감한 데이터를 공유하고 싶지 않을 수 있습니다. 또한 작은 규모의 맞춤형 LLM을 개발하면 랩톱이나 스마트폰과 같은 사용자 장치에 바로 배포할 수 있습니다. 애플(Apple) 사가 현재 고려하고 있는 방법입니다. 로컬 구현은 응답 대기 시간을 크게 줄이고 서버 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 게다가 맞춤형 LLM은 개발자에게 완전한 자율성을 부여하고, 필요할 때마다 모델을 업데이트하고 수정할 수 있습니다.