LLM(대규모 언어 모델 )과 SLM(소형 언어 모델), 어떤 모델이 더 적합할까?
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2025. 02. 13
안녕하세요, 아이온커뮤니케이션즈입니다!😊
오늘은 AI분야에서 자주 언급되는 LLM(Large Language Model)과 SLM(Small Language Model)에 대해 알아보려 합니다.
최근 AI기술이 발전하면서 다양한 규모의 언어모델이 등장하고 있는데요,
LLM과 SLM이 무엇인지 또 어떤 차이가 있는지 각가의 활용 사례까지 함께 살펴보겠습니다!
오늘은 AI분야에서 자주 언급되는 LLM(Large Language Model)과 SLM(Small Language Model)에 대해 알아보려 합니다.
최근 AI기술이 발전하면서 다양한 규모의 언어모델이 등장하고 있는데요,
LLM과 SLM이 무엇인지 또 어떤 차이가 있는지 각가의 활용 사례까지 함께 살펴보겠습니다!
"AI 기술에서 언어 모델이 왜 필요할까요?"
[출처 : 게티이미지뱅크]
언어 모델은 인간이 사용하는 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 도와주는 프로그램입니다.
대량의 텍스트 데이터를 학습하여 단어나 문장의 확률을 예측하고 새로운 문장을 생성하는 역할을 합니다.
최근 AI 기술이 발전하면서 언어 모델은 단순한 문장 완성을 넘어, 창의적인 글쓰기, 코딩 보조, 복잡한 질문 응답 등으로 그 활용범위가 확장되고 있습니다.
AI기술에서 언어 모델이 중요한 이유는 인간과 자연스럽게 소통할 수 있는 인터페이스를 제공하기 때문입니다.
기존의 명령어 기반 시스템과 달리, 언어 모델을 활용하면 사용자가 직관적인 방식으로 정보를 검색하고, 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
대량의 텍스트 데이터를 학습하여 단어나 문장의 확률을 예측하고 새로운 문장을 생성하는 역할을 합니다.
최근 AI 기술이 발전하면서 언어 모델은 단순한 문장 완성을 넘어, 창의적인 글쓰기, 코딩 보조, 복잡한 질문 응답 등으로 그 활용범위가 확장되고 있습니다.
AI기술에서 언어 모델이 중요한 이유는 인간과 자연스럽게 소통할 수 있는 인터페이스를 제공하기 때문입니다.
기존의 명령어 기반 시스템과 달리, 언어 모델을 활용하면 사용자가 직관적인 방식으로 정보를 검색하고, 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
"LLM(대형 언어 모델)이란?"
[출처 : 게티이미지뱅크]
LLM은 수십억 개 이상의 파라미터를 가진 대규모 인공지능 언어 모델을 의미합니다.
대표적으로 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Meta의 LLaMA등이 있습니다.
LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 높은 수준의 이해 및 생성 능력을 갖추고 있으며,
챗봇, 번역, 코딩 지원, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용 됩니다.
반면, AX는 AI를 활용해 업무 방식 자체를 혁신하는 과정입니다.
하지만 높은 연산 성능과 많은 저장 공간이 필요하다는 점이 단점인데요,
그럼에도 불구하고 강력한 성능을 바탕으로 고객 응대 AI, 자동 번역 시스템, 프로그래밍 보조 등 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있습니다.
대표적으로 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Meta의 LLaMA등이 있습니다.
LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 높은 수준의 이해 및 생성 능력을 갖추고 있으며,
챗봇, 번역, 코딩 지원, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용 됩니다.
반면, AX는 AI를 활용해 업무 방식 자체를 혁신하는 과정입니다.
하지만 높은 연산 성능과 많은 저장 공간이 필요하다는 점이 단점인데요,
그럼에도 불구하고 강력한 성능을 바탕으로 고객 응대 AI, 자동 번역 시스템, 프로그래밍 보조 등 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있습니다.
"SLM(소형 언어 모델)이란?"
[출처 : 게티이미지뱅크]
SLM은 상대적으로 적은 파라미터를 가진 경량 언어 모델을 의미합니다.
SLM은 비교적 적은 연상량과 저장 공간을 요구하며, 실시간 처리 및 엣지 디바이스에서 활용이 가능합니다.
또한 특정 산업이나 기업 맞춤형으로 학습할 수 있어 특정 도메인에 최적화된 모델을 만들기에 유리합니다.
모바일 기기 및 IoT 환경에서 AI챗봇을 구현하거나 의료, 금융 등 특정 분야의 AI 개발, 프라이버시 보호를 위한 로컬 AI모델 구축 등에 많이 사용됩니다.
SLM은 비교적 적은 연상량과 저장 공간을 요구하며, 실시간 처리 및 엣지 디바이스에서 활용이 가능합니다.
또한 특정 산업이나 기업 맞춤형으로 학습할 수 있어 특정 도메인에 최적화된 모델을 만들기에 유리합니다.
모바일 기기 및 IoT 환경에서 AI챗봇을 구현하거나 의료, 금융 등 특정 분야의 AI 개발, 프라이버시 보호를 위한 로컬 AI모델 구축 등에 많이 사용됩니다.
"LLM vs SLM, 어떤 차이가 있나요?"
LLM과 SLM에 대해 간단하게 알아보았는데요,
각 모델마다 어떤 특징을 갖고 있는지 또 어떤 차이점이 있는지 한 눈에 알아볼까요?
각 모델마다 어떤 특징을 갖고 있는지 또 어떤 차이점이 있는지 한 눈에 알아볼까요?
| 구분 | LLM (Large Language Model) | SLM (Small Language Model) |
|---|---|---|
| 파라미터 크기 | 수십억 개 이상 | 수백만~수십억 개 이하 |
| 연산 요구량 | 매우 높음 (GPU 필요) | 낮음 (CPU에서도 가능) |
| 응답 속도 | 상대적으로 느림 | 빠름 |
| 활용 분야 | 범용 AI 서비스 | 특정 도메인 맞춤형 AI |
"LLM과 SLM, 어떤 모델을 선택해야 할까요?"
[출처 : 게티이미지뱅크]
LLM과 SLM 중 어떤 모델을 사용해야 할지는 사용 목적과 환경에 따라 달라집니다.
LLM은 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 작업을 수행하는데 적합하며,
강력한 연산 성능을 제공하는 만큼 높은 연산 비용이 필요합니다.
반면 SLM은 빠른 응답 속도를 요구하는 환경이나 연산 비용을 줄여야 하는 경우에 유리하며,
특정 도메인에 맞춰 최적화할 수 있다는 장점이 있습니다.
따라서 AI모델을 선택할 대는 사용 목적, 연산 성능, 비용 등의 요소를 신중히 고려하는 것이 중요합니다.
LLM은 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 작업을 수행하는데 적합하며,
강력한 연산 성능을 제공하는 만큼 높은 연산 비용이 필요합니다.
반면 SLM은 빠른 응답 속도를 요구하는 환경이나 연산 비용을 줄여야 하는 경우에 유리하며,
특정 도메인에 맞춰 최적화할 수 있다는 장점이 있습니다.
따라서 AI모델을 선택할 대는 사용 목적, 연산 성능, 비용 등의 요소를 신중히 고려하는 것이 중요합니다.
오늘은 LLM과 SLM에 대해 알아보았습니다.
AI 기술이 점점 발전하면서 더욱 다양한 모델이 등장할 것으로 예상되는데요,
이러한 변화 속에서 빠르게 적용하고 정보를 습득하는 것이 중요할 것 같습니다!
오늘 게시물도 도움이 되셨길 바라면서 다음에 더 유익한 소식을 찾아오겠습니다 😁
AI 기술이 점점 발전하면서 더욱 다양한 모델이 등장할 것으로 예상되는데요,
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