sLM과 sLLM이란 무엇이고 차이점은?

sLM과 sLLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 언어 모델의 크기와 용량을 기준으로 구분되는 용어입니다. 이 두 용어를 이해하는 데는 모델의 구조, 학습 데이터셋의 규모, 파라미터 수, 그리고 적용 가능한 환경과 작업의 복잡성 등 여러 요소를 고려해야 합니다. 아래에서는 이 두 모델 유형을 체계적으로 비교해 보겠습니다.

sLM(small Language Model)

정의 및 특성: sLM은 비교적 작은 규모의 언어 모델을 의미합니다. 이 모델들은 파라미터 수가 적고(통상적으로 수백만에서 몇 십억 개 사이), 상대적으로 작은 학습 데이터셋을 사용하여 학습됩니다. 이러한 모델들은 간단하거나 특정 도메인에 특화된 NLP 작업을 수행하는 데 주로 사용됩니다.
장점: 빠른 학습과 추론 속도, 제한된 컴퓨팅 자원에서의 효율적 운영, 낮은 메모리 요구 사항 등으로 인해, 온디바이스 AI와 같은 자원 제약 환경에서 우수한 성능을 발휘합니다.
단점: 크기가 작기 때문에, 더 큰 모델들에 비해 언어 이해 및 생성 능력이 제한될 수 있습니다. 따라서, 복잡한 언어 이해나 생성 작업에는 덜 적합할 수 있습니다.

sLLM(smaller Large Language Model)

정의 및 특성: sLLM은 큰 언어 모델(Large Language Model) 중에서도 상대적으로 작은 크기를 가진 모델을 의미합니다. 이 모델들은 sLM보다는 크지만, 최대 규모의 언어 모델(GPT-3, GPT-4 등)에 비해서는 작습니다. 파라미터 수는 수십 억에서 수백 억 개 사이로, 대규모 데이터셋을 사용하여 학습됩니다.
장점: 복잡한 언어 이해 및 생성 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 큰 모델의 능력을 어느 정도 유지하면서도 필요한 컴퓨팅 자원을 줄일 수 있는 타협점을 제공합니다.
단점: 여전히 상당한 계산 자원을 요구할 수 있으며, 온디바이스 AI와 같은 자원 제약 환경에서는 이러한 모델을 운영하기 어려울 수 있습니다.

온디바이스 AI에 적합한 모델

온디바이스 AI가 탑재되는 소형 기기에는 sLM이 더 적합합니다. 이는 제한된 처리 능력, 저장 공간, 그리고 에너지 효율성이 중요한 고려 사항이 되는 환경에서 sLM이 더 빠른 응답 시간과 낮은 메모리 요구 사항을 가지며 효율적으로 작동하기 때문입니다.

sLM은 온디바이스 AI 환경에서 효율적인 언어 처리를 가능하게 하는 경량화된 모델로, 간단한 대화 처리, 음성 인식, 기본적인 언어 생성 등의 작업에 주로 사용됩니다.

반면, sLLM은 더 복잡한 NLP 작업에 적합하지만, 온디바이스 AI 환경에서는 그 사용이 제한됩니다. 특정 응용 프로그램에서 더 고급 언어 이해 능력이 필요한 경우, 기기의 처리 능력과 메모리가 충분하다면 sLLM을 고려할 수 있으나, 대부분의 온디바이스 AI 시나리오에서는 sLM이 선호됩니다.

sLM 시장의 새로운 전쟁, 대형에서 소형으로

언제부터인가 기술의 흐름은 대형언어모델(LLM)에서 소형언어모델(sLM)로 급격히 이동하고 있습니다. 이는 오픈 소스 커뮤니티와 스타트업뿐만 아니라 빅테크 기업들까지 경쟁에 뛰어들면서 sLM 시장이 예상보다 더 치열해지고 있다는 신호입니다. 특히 구글이 ‘제미나이‘ 모델을 발표하며 이 분야에 새로운 불을 지핀 것이 큰 전환점이 되었습니다.

글로벌 기업들의 경쟁 격화

구글의 차세대 모델 ‘제미나이’와 그 하위 모델인 ‘나노-1’, ‘나노-2’의 출시는 온디바이스 AI 시장에서의 경쟁을 한층 더 고조시켰습니다. 이에 대응하여 스태빌리티 AI는 온디바이스 AI에 최적화된 30억 매개변수 모델을, 마이크로소프트는 ‘파이-2’를 공개하며 경쟁에 가세했습니다. 이러한 경쟁은 단순히 기업 간의 우위를 가리는 것을 넘어, AI 기술의 발전 방향을 좌우하고 있습니다.

국내외 AI 시장의 동향

미스트랄 AI의 ‘믹스트랄 8x7B’ 발표와 MS의 ‘오르카 2-7B’, ‘오르카 2-13B’ 오픈 소스 출시는 글로벌 AI 시장에 큰 파장을 일으켰습니다. 한국에서는 업스테이지가 ‘솔라‘ 모델을 발표하며 글로벌 LLM 대전에 본격적으로 참전을 선언했습니다. 이러한 움직임은 AI 기술의 민첩성과 특화된 사용 사례에 대한 요구가 증가하고 있음을 시사합니다.

이 외에도 구글의 ‘노트북LM‘ 출시, 애플의 ‘저널‘ 앱 출시 등 다양한 AI 관련 기술과 제품이 시장에 선보이고 있어, AI 기술의 발전과 적용 분야가 점점 더 다양해지고 있는 추세입니다.

이제 AI 모델의 발전은 단순히 크기의 증가에서 벗어나, 특정 작업에 최적화되고, 사용자 친화적인 방향으로 나아가고 있습니다.