sLLM이란 무엇이고, LLM과 어떤 차이가 있을까?

sLLM은 "소형 언어 모델(small language model)"의 약자로, LLM(대규모 언어 모델) 대비 모델 크기가 작고, 훈련 및 구동에 필요한 비용이 적게 드는 특징을 가집니다. LLM은 방대한 양의 데이터로 학습되어 인간 수준의 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 막대한 컴퓨팅 성능과 전력 소모가 요구됩니다. 반면 sLLM은 모델 크기가 작아 상대적으로 적은 리소스로도 작동할 수 있으며, 학습 데이터 규모 역시 줄어들어 효율성이 높아집니다.

 

sLLM과 LLM의 주요 차이점

• 모델 크기: sLLM은 일반적으로 LLM보다 매개변수 수가 훨씬 적습니다.
• 훈련 및 실행 비용: sLLM은 훈련 및 실행에 훨씬 적은 계산양이 필요하기 때문에 LLM보다 저렴합니다.
• 응답 속도: sLLM은 LLM보다 일반적으로 응답 속도가 빠릅니다.
• 정확성: 최적화된 sLLM은 특정 작업에서 LLM만큼 정확하거나 그 이상의 성능을 발휘할 수 있습니다.
• 활용: sLLM은 모바일 기기 및 제한된 성능 환경에서 AI 기능을 제공하는 데 적합합니다. LLM은 대규모 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 좀 더 복잡한 작업에 더 적합합니다.

sLLM의 장점

• 낮은 학습 및 운영 비용: 모델 크기가 작기 때문에 학습과 운영에 드는 비용이 훨씬 저렴합니다. 이는 sLLM을 클라우드 기반이 아닌 엣지 디바이스에서 활용하기에 적합하게 만듭니다.
• 빠른 응답 속도: 모델 크기가 작아 추론 속도가 빨라 실시간 처리에 적합합니다.
• 제한된 데이터 환경에서도 작동 가능: 학습 데이터 양이 적기 때문에, 데이터 부족으로 인해 학습 성능이 저하되는 LLM의 단점을 보완합니다.

sLLM의 단점

• LLM 대비 성능 저하: 모델 크기가 작기 때문에 LLM 대비 언어 이해 및 생성 능력이 다소 떨어질 수 있습니다.
• 데이터 범위 제한: 학습 데이터 양이 적기 때문에 특정 분야나 도메인에 대한 전문성이 부족할 수 있습니다.

sLLM의 활용 사례

• 챗봇: sLLM은 실시간 대화 처리에 적합하기 때문에 챗봇 개발에 활용됩니다.
• 음성 인식: 음성 인식 엔진의 정확도를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 번역: 번역 엔진의 성능을 향상하는 데 활용될 수 있습니다.
• 요약: 방대한 양의 텍스트를 요약하는 데 활용될 수 있습니다.
• 코드 생성: 프로그래밍 코드를 자동으로 생성하거나 보완하는 데 활용될 수 있습니다.

 

sLLM은 LLM 대비 저렴한 비용, 빠른 속도, 제한된 데이터 환경에서의 작동 가능성 등의 장점을 가지고 있습니다. 하지만, LLM 대비 성능 저하 및 데이터 범위 제한이라는 단점도 존재합니다. 따라서, sLLM은 LLM의 단점을 보완하고 특정 분야에 집중적으로 활용하기에 적합한 모델이라고 할 수 있습니다.