인공지능GPT - LLM, sLLM, 그리고 SLM의 특징 비교

LLM (Large Language Model) , sLLM (specialized/small LLM) , 그리고 SLM (Small Language Model) 비교

LLM, sLLM, 그리고 SLM은 각각 언어 모델의 크기와 목적에 따라 설계된 자연어 처리 기술입니다.

 

LLM (Large Language Model)

• 특징:
  • 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 수십억~수천억 개의 파라미터를 포함합니다.
  • 다양한 분야와 주제를 처리할 수 있는 범용성을 가지고 있습니다.
  • 클라우드 기반 서비스로 제공되며, API 호출 방식으로 사용됩니다.
• 대표 사례: GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), LLaMA 2 (Meta).
• 장점: 방대한 지식과 추론 능력.
• 단점: 높은 비용과 제어 어려움.

 

sLLM (specialized/small LLM)

• 특징:
  • 특정 업무 영역(예: 법률, 의료 등)에 특화된 모델로, LLM을 경량화하거나 파인튜닝을 통해 제작됩니다.
  • 조직별 니즈에 맞는 맞춤형 모델 구축이 가능합니다.
  • 보안성과 비용 최적화를 위해 사내 도입에 적합합니다.
• 대표 사례: KoAlpaca, KorGPT, Microsoft Azure OpenAI 기반 GPT.
• 장점: 특정 도메인에 대해 높은 정밀도와 보안성.
• 단점: 범용 질문에 대한 답변은 약할 수 있음.

 

SLM (Small Language Model)

• 특징:
  • 수천만~수억 개의 파라미터로 구성된 소형 모델로, 온디바이스 또는 엣지 디바이스 환경에 적합합니다.
  • 데이터 프라이버시 보호와 오프라인 처리 가능.
  • 일부 특화된 작업(QA, 분류 등)에 사용됩니다.
• 대표 사례: Phi-2 (Microsoft), TinyLLaMA, DistilBERT, MobileBERT.
• 장점: 경량화로 인해 빠른 처리 속도와 저사양 기기에서도 운영 가능.
• 단점: 제한된 처리 성능과 맥락 인식 능력.

 

SLLM(Small Language Model), SLM(Small Language Model), LLM(Large Language Model)의 비교

  

비교 항목	SLLM (Super Lightweight Language Model)	SLM (Small Language Model)	LLM (Large Language Model)
목적	기업 특화	경량 응용	범용 서비스
모델 크기	가장 작음 (수백만~수천만 개의 파라미터)	중간 규모 (수천만~수억 개의 파라미터)	매우 큼 (수십억~수천억 개의 파라미터)
하드웨어 요구사항	GPU 기반 자체 운영 저사양 기기에서도 실행 가능	경량 서버/로컬 운영 일반적인 서버 또는 고성능 PC 필요	호출형 과금 고성능 GPU 클러스터 필요
응답 속도	매우 빠름	빠름	상대적으로 느림
메모리 사용량	매우 적음	중간	많음
성능 및 정확도	간단한 작업 수행에 적합, 복잡한 문제는 어려움	특정 도메인에서 양호한 성능	다양한 분야에서 높은 성능
사용 사례	IoT 기기, 모바일 앱, 에지 컴퓨팅	챗봇, 개인 비서, 중소형 서비스	복잡한 자연어 처리(NLP), 생성 AI, 검색 엔진
훈련 데이터	제한적 데이터로 훈련됨	특정 도메인 또는 중간 규모 데이터셋	방대한 데이터셋 활용
비용	가장 저렴함	중간 수준	매우 비쌈

 

요약

• SLLM: 가장 가벼운 모델로, 저사양 기기에서도 실행 가능하며 빠른 응답을 제공하지만 성능이 제한적임.
• SLM: 비교적 작은 모델이지만 특정 도메인에서는 충분한 성능을 발휘할 수 있음.
• LLM: 대규모 데이터와 강력한 연산 자원이 필요한 모델로, 가장 높은 성능을 제공하지만 비용과 리소스 요구사항이 큼.

SLLM과 SLM은 LLM보다 경량화된 모델로, 빠른 응답이 필요한 환경(예: 모바일, 임베디드 시스템)에서 유용하게 사용될 수 있습니다.