초거대 언어모델 LLM과 경량화 모델 SLM 비교

LLM(Large Language Model)과 SLM(Small Language Model)은 인공지능(AI) 언어 모델의 크기와 성능 차이를 기준으로 구분됩니다. 두 모델의 차이는 주로 파라미터 수, 연산 복잡도, 그리고 그에 따른 성능 및 활용성에 있습니다.

LLM (Large Language Model)

LLM은 매우 큰 규모의 언어 모델로, 일반적으로 수십억 개 이상의 파라미터를 가지고 있습니다. GPT-4와 같은 모델들이 여기에 해당하며, 매우 복잡한 문장 구조와 언어의 문맥을 이해하고 생성하는 능력이 뛰어납니다.

 

LLM은 수십억에서 수천억 개의 파라미터를 가지며 연산비용이 매우 크고 고성능의 하드웨어가 필수적입니다. 방대한 양의 데이터를 학습시킬 수 있으며 복잡한 자연어 처리(NLP) 작업에 뛰어난 성능을 보여줍니다. LLM은 높은 정확도와 유연성을 가지고 있으며 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 하지만 모델이 매우 크고 느리며 학습과 추론에 많은 비용이 들어갑니다.

 

SLM (Small Language Model)

SLM은 LLM에 비해 상대적으로 작은 규모의 언어 모델을 가리킵니다. 파라미터 수가 적어 메모리와 연산 자원이 적게 필요합니다. 모바일 기기나 임베디드 시스템에서 활용될 수 있는 경량화된 모델들이 여기에 해당합니다.

 

SLM은 수백만에서 수십억 개의 파라미터를 가지며 상대적으로 가벼운 하드웨어에서도 사용이 가능합니다. 제한된 데이터 또는 특화된 도메인의 데이터로 학습되며 기본적인 질의응답 명령어 처리 같은 간단한 NLP 작업에 적합합니다. 빠른 처리 속도와 낮은 비용으로 실시간 응요이 가능하지만 복잡한 문맥 이해와 고차원적 작업에서는 낮은 성능을 가지고 있습니다.

 

LLM과 SLM은 각각의 용도와 환경에 따라 선택할 수 있으며 둘 다 다양한 AI 솔루션에서 필수적인 역할을 하고 있습니다.