검수요청.png검수요청.png

SLM

위키원
이동: 둘러보기, 검색

SLM(Small Language Models)은 상대적으로 적은 수의 파라미터를 가진 자연어 처리 언어 모델이다. 특정 작업에 최적화되어 있으며, 빠르고 경량화된 성능을 목표로 한다. 주로 저사양 환경이나 제한된 도메인에서 사용한다. 소형 언어 모델이라고도 한다.

아사달 스마트 호스팅 가로 배너 (since 1998).jpg
이 그림에 대한 정보
[아사달] 스마트 호스팅

개요[편집]

SLM은 인공지능(AI) 언어 모델 분야에서 경량화된 구조를 갖춘 모델을 의미한다. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 대비되는 개념으로, 연산 자원이나 메모리 소비를 줄이고, 상대적으로 간단한 하드웨어에서도 효율적으로 작동할 수 있도록 설계된다. SLM은 LLM에 비해 작고 가벼운 모델이지만, 특정 용도에 적합한 설계와 최적화를 통해 높은 성능을 발휘할 수 있다. 이렇게 경량화된 모델은 모바일 기기임베디드 시스템과 같은 자원이 제한된 환경에서도 실행이 가능하다.

특징[편집]

모델 크기와 학습 데이터

SLM은 상대적으로 작은 수의 매개변수를 가지며, 학습에 사용되는 데이터셋의 규모도 제한적이다. 예를 들어, LLM이 수백억에서 수조 개의 매개변수를 포함한다면, SLM은 수백만에서 수억 개 수준의 매개변수를 포함하는 경우가 많다. 이를 통해 학습 및 추론 속도를 크게 향상시킬 수 있다.

경량성과 효율성

SLM의 가장 큰 특징은 경량성과 효율성이다. 이러한 특성 덕분에 고성능 GPU나 대규모 서버 없이도 소형 디바이스에서 작동할 수 있다. 이는 모바일 기기, IoT 디바이스, 엣지 컴퓨팅 환경 등에서의 활용 가능성을 높인다.

특화된 목적과 설계

SLM은 특정한 업무나 도메인에 특화되도록 설계된다. 예를 들어, 고객 서비스용 챗봇, 의료 데이터 분석, 산업용 자동화 시스템 등에서는 대규모의 범용 언어 모델이 필요하지 않을 수 있다. 이러한 경우, SLM은 필요한 성능을 제공하면서도 비용과 자원을 절약할 수 있는 솔루션이 된다.

장점[편집]

  • 낮은 비용: SLM은 훈련 및 운영 비용이 낮다. 작은 모델 크기와 적은 자원 요구 사항 덕분에 클라우드 기반 서비스나 데이터 센터 없이도 운영할 수 있으며, 중소기업이나 연구 단체가 접근하기 쉬운 옵션이다.
  • 빠른 추론 속도: 모델이 작기 때문에 추론 속도가 빠르며, 실시간 응답이 중요한 애플리케이션에 적합하다. 이는 사용자 경험(UX)을 향상시키는 데 중요한 요소로 작용한다.
  • 에너지 효율성: SLM은 전력 소모가 적어 환경 친화적인 AI 솔루션을 제공한다. 이는 데이터센터의 에너지 소비 문제를 완화하고, 지속 가능성을 목표로 하는 기업에게 중요한 장점이다.
  • 보안 및 프라이버시 강화: 작은 모델은 로컬 디바이스에서 실행될 수 있어, 클라우드로 데이터를 전송하지 않아도 된다. 이를 통해 사용자 데이터의 프라이버시를 보호하고, 보안 위협을 줄일 수 있다.
  • 미세조정 가능: 특정 도메인이나 작업에 맞게 미세조정(fine-tuning)하기 용이하다. 이를 통해 해당 분야에 최적화된 모델을 개발할 수 있다. 예를 들어, 금융 기관은 자사의 고객 데이터를 활용하여 SLM을 학습시킴으로써 개인화된 금융 서비스를 제공할 수 있다.[1]

활용 사례[편집]

  • 모바일 애플리케이션: 모바일 기기에서 SLM은 빠른 응답과 낮은 배터리 소모를 요구하는 AI 기반 기능(예: 음성 비서, 텍스트 자동 완성)에 적합하다.
  • IoT 및 엣지 컴퓨팅: SLM은 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 IoT 디바이스나 엣지 컴퓨팅 환경에서 데이터 분석, 의사결정 등을 수행하는 데 활용될 수 있다.
  • 산업 및 자동화: 특정 산업 환경에서는 복잡한 범용 AI가 아닌, 간단하고 신뢰할 수 있는 경량 AI 솔루션이 필요하다. 예를 들어, 생산 라인의 품질 검증 시스템이나 실시간 데이터 분석에 SLM이 유용하다.
  • 교육 및 연구: SLM은 자원이 제한된 교육 및 연구 환경에서 AI 기술을 학습하고 실험하는 데 적합하다.
  • 의료 데이터 요약: 의료 데이터 요약 및 이해는 의료 분야에서 중요한 특화 사례다. 해당 분야에 특화된 의학 용어를 사용하도록 훈련된 모델이 사용된다. 예를 들어, 환자와 의사 간의 대화나 의료 영업 담당자와 의사 간의 대화를 요약하는 작업이 대표적이다. 이런 대화에서는 특수한 의료 용어가 사용되기 때문에 SLM이 더 효과적이다.
  • 독성 콘텐츠 감지: 텍스트에서 혐오 발언이나 욕설과 같은 독성 콘텐츠를 감지하는 것이다. 고객 서비스와 같은 상호작용에서 언어 모델을 채택하는 기업이 늘어나는 만큼, 모델의 응답에 독성 콘텐츠가 포함되지 않도록 하는 것이 중요하다.[2]

주요 모델[편집]

파이-3.5[편집]

파이-3.5는 2024년 8월 마이크로소프트(Microsoft)가 출시한 소형언어모델로, 효율적인 AI 응용을 위해 설계되었다. 이 모델은 제한된 자원을 활용한 빠른 처리, 멀티모달 기능 지원, 그리고 다양한 언어와 코드 작업에서 탁월한 성능을 자랑한다. 기존의 대형언어모델(LLM)에 비해 경량화된 설계 덕분에 모바일 장치와 노트북 등 컴퓨팅 환경이 제한된 기기에서도 원활하게 실행된다. 마이크로소프트는 이 모델이 구글, 메타, 오픈AI의 최신 모델들과의 벤치마크에서 경쟁력을 입증했다고 발표했다. 파이-3.5 시리즈는 허깅페이스(Hugging Face) 플랫폼에서 오픈소스로 제공되어, 누구나 이를 다운로드해 사용할 수 있으며 상업적 수정과 배포가 허용된다. 파이-3.5 시리즈는 세 가지 주요 모델로 구분된다. 파이-3.5 미니, 파이-3.5 MoE, 파이-3.5 비전으로 구성된 각 모델은 특정 작업에 최적화되어, 사용자에게 맞춤형 성능을 제공한다.[3]

라마3[편집]

라마3는 2024년 4월 18일 공개되었으며, 80억 개(8B)와 700억 개(70B) 매개변수 모델 두 가지로 출시되었다. 라마3는 사전훈련과 미세조정을 통해 다양한 분야에서 성능을 크게 향상시킨 것이 특징이다. 이 모델은 사전 훈련 시 15조 개 이상의 토큰으로 훈련되었으며, 이는 라마2와 비교해 7배 더 많은 데이터를 사용한 것이다. 그 결과 코드 생성, 추론, 지시 수행 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 특히 대규모 다중작업 언어 이해(MMLU)와 같은 업계 표준 벤치마크에서 높은 성적을 기록했다. 사전 훈련 과정에서, 데이터의 양을 늘리고 철저한 필터링을 거쳐 고품질 데이터만을 사용해 모델의 정확도와 다양성을 높였다. 라마3는 과학, 기술, 공학, 수학(STEM) 분야는 물론 일상적인 질문과 코딩, 역사 지식 등 다양한 영역을 아우르는 데이터를 활용하여 다방면에서 우수한 성능을 보인다. 특히, 지시 미세조정(instruction fine-tuning)을 통해 사용자의 지시를 보다 정확하게 이해하고 응답할 수 있도록 고도화되었다.

안전한 사용을 보장하기 위해 라마 3는 다양한 안전장치를 도입했다. 이 모델은 레드팀 훈련을 통해 부적절한 답변 가능성을 최소화했다. 레드팀 훈련이란 전문가와 자동화된 도구를 통해 모델이 오류나 악의적인 데이터를 처리하는 방식을 평가하는 과정이다. 또한, 라마 3에는 '라마 가드2(Llama Guard 2)', '코드 쉴드(Code Shield)', '사이버 보안 평가 기준2(CyberSec Eval 2)' 등의 새로운 안전 도구가 도입되었으며, 대규모 언어모델을 책임감 있게 사용하는 방법을 설명하는 '책임감 있는 사용 가이드라인'도 업데이트되었다. 메타는 개방형 접근 방식을 통해 연구원과 개발자들에게 8B 및 70B 모델을 먼저 공개하고, 향후 더 큰 규모의 모델도 오픈소스로 제공할 계획이다. 라마3는 더욱 긴 컨텍스트를 이해하는 다국어 멀티모달 모델로 발전할 예정이며, 성능 개선을 목표로 지속적으로 업데이트될 것이다. 현재 라마3는 AWS, 구글 클라우드, 허깅페이스 등의 플랫폼에서 다운로드할 수 있으며, 하드웨어 측면에서는 AMD, 엔비디아 등 주요 파트너와 협력하여 제공된다.[4]

LLM과 차이[편집]

LLM은 수십억에서 수조 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델로, 방대한 데이터셋을 학습하여 다양한 작업에 높은 수준의 성능을 발휘한다. LLM은 대규모의 범용 AI로 활용되며, 광범위한 문맥 이해, 자연어 생성, 추론 등 복잡한 작업을 처리할 수 있다. GPT-4, PaLM, LLaMA 등이 대표적인 예이다.

반면, SLM은 상대적으로 적은 수의 매개변수와 소규모 데이터셋을 기반으로 특정 용도에 맞춰 설계된 경량 언어 모델이다. SLM은 제한된 자원으로도 효율적인 성능을 제공하며, 특정 도메인 또는 작업에 최적화된다. 추론 속도가 빠르고, 메모리 소비와 전력 소모가 낮아 모바일 디바이스, IoT 환경, 엣지 컴퓨팅 등에서 활용된다.

특징 LLM SLM
모델 크기 수십억~수조 개의 매개변수 수백만~수억 개의 매개변수
학습 데이터 방대한 데이터셋(다양한 도메인 포함) 특정 도메인 또는 제한된 데이터셋
성능 범용적이고 복잡한 작업 처리 가능 특정 작업이나 도메인에 최적화
추론 속도 상대적으로 느림 빠름
자원 요구 사항 고성능 GPU와 대규모 메모리 필요 저사양 하드웨어에서도 실행 가능
비용 학습 및 운영 비용이 높음 비용 효율적
활용 사례 자연어 처리, 복잡한 생성 및 추론 작업 모바일 앱, IoT, 엣지 컴퓨팅, 특화 애플리케이션

한계[편집]

SLM은 경량화와 효율성을 목표로 설계된 모델로, 다양한 이점이 있지만 한계점도 분명하다. 가장 큰 한계는 모델 크기의 제약으로 인해 학습 데이터매개변수의 수가 제한된다는 점이다. 이는 곧 복잡한 문맥 이해와 추론 능력에서 LLM에 비해 뒤처질 수 있음을 의미한다. 예를 들어, SLM은 광범위한 데이터를 필요로 하는 작업에서 일반화 능력이 떨어지며, 복잡한 자연어 생성 또는 추론 작업에서는 성능 저하가 발생할 가능성이 높다. 또한 SLM은 특정 도메인이나 작업에 최적화된 경우가 많기 때문에 범용적으로 사용하기 어렵다. 도메인 간의 전환이나 새로운 작업을 수행하려면 추가적인 학습 또는 모델 재설계가 필요하며, 이는 시간과 비용을 증가시킬 수 있다. 반면 LLM은 광범위한 데이터로 사전 학습되어 대부분의 작업에서 바로 활용 가능하다는 점에서 SLM과 대조된다.

SLM이 사용하는 소규모 데이터셋도 한계로 작용할 수 있다. 데이터의 품질이 낮거나 충분하지 않을 경우 모델의 성능이 제한되며, 오버피팅(overfitting) 문제가 발생할 가능성도 있다. 특히, 드문 표현이나 희소 데이터의 처리에서 SLM은 LLM만큼 효과적이지 않을 수 있다. 이런 제약은 특히 다국어 환경이나 대화형 AI 시스템에서 명확하게 드러난다. 추가적으로, SLM은 모델 크기가 작아 연산량과 전력 소비는 적지만, 복잡한 구조나 대규모 데이터를 필요로 하는 최신 알고리즘을 활용하기 어려울 수 있다. 이는 최신 AI 기술의 채택 속도를 늦추며, 기술 발전에서 뒤처질 위험을 초래할 수 있다. 따라서 SLM은 특정한 효율성과 비용 절감을 위해 설계된 만큼, 대규모 모델이 제공하는 혁신적이고 창의적인 응용 사례를 재현하기에는 한계가 있다. 이와 함께, SLM의 경량화 과정에서 모델 성능의 희생이 불가피할 수 있다. 예를 들어, 압축 기술이나 모델 경량화를 위해 사용되는 기술들이 본래의 언어 처리 능력을 일부 감소시키는 경우가 있다. 이는 결과적으로 특정 작업에서의 성능 저하로 이어지며, 이러한 점에서 SLM은 항상 효율성과 성능 사이에서 균형을 맞춰야 하는 과제를 안고 있다.

각주[편집]

참고자료[편집]

같이 보기[편집]


  검수요청.png검수요청.png 이 SLM 문서는 인공지능 기술에 관한 글로서 검토가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 검토·수정해 주세요.