AI 언어 모델은 인공지능이 자연어를 이해하고 생성하는 데 사용되는 알고리즘입니다.
AI의 언어모델은 텍스트 데이터를 학습하여 문장을 생성하거나 의미를 추론하며, 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 활용됩니다.
목차
1. LLM 모델 (Large Language Model)
LLM은 대규모 데이터 학습을 통해 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 딥러닝 알고리즘입니다.
이러한 모델은 문맥을 파악하고 적절한 문장을 생성하거나 문장의 의미를 이해하는 데 사용됩니다.
대표적인 예로는 OpenAI의 GPT, Google의 BERT 등이 있습니다.
2. sLLM 모델 (small Large Language Model)
sLLM은 기본적으로 LLM과 같은 기능을 수행하지만, 모델의 크기가 상대적으로 작습니다.
모델의 매개변수 수를 줄이고 미세조정(Fine-tuning)을 통해 정확도를 향상시키는 것이 특징입니다.
대표적인 예로는 메타(Meta)의 LLaMa, 스탠퍼드대학의 Alpaca 등이 있습니다.
3. LLM과 sLLM 차이
학습 데이터 양으로 구분
LLM은 대량의 데이터를 학습하여 다양한 문맥을 이해하고 생성할 수 있으며, 많은 매개변수를 가지고 있어 일반적으로 더 높은 성능을 보입니다.
하지만, 그만큼 학습에 많은 리소스가 필요하며, 배포와 사용에 제약이 있을 수 있습니다.
반면, sLLM은 LLM에 비해 작은 규모의 데이터를 학습하여 더 경량화된 모델입니다.
이는 특정 목적에 더 특화된 작업을 수행하는 데 적합하며, 처리 속도가 빠르고 신뢰성이 높다는 장점이 있습니다.
또한, 머신러닝 소요 시간을 절약하여 플랫폼을 유지하는 비용도 절약할 수 있습니다.
4. LLM과 sLLM 장단점
활용범위의 적합성 차이
LLM은 범용적인 작업에 더 적합하며, 다양한 작업과 도메인에서 일반화 능력이 높습니다.
반면, sLLM은 한정된 작업과 도메인에서 높은 성능을 보이지만, 다양한 작업에 대한 일반화 능력이 상대적으로 낮습니다.
LLM은 많은 계산 리소스가 필요하지만, sLLM은 상대적으로 작은 모델이기 때문에 더 적은 계산 리소스로 학습과 추론이 가능하며, 경량 시스템에서도 활용이 가능합니다.
이러한 모델들은 기업이나 기관에서 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다.
특히 sLLM은 온프레미스(On-premises) 방식으로 내부 서버에 설치하여 민감 데이터의 유출 가능성을 낮추고, 할루시네이션(환각) 가능성을 줄이는 데 효과적입니다.
5. 최근 sLLM이 뜨고 있는 이유 : 실용주의 AI 언어모델
일반적으로 AI의 언어 모델의 크기는 매개변수(파라미터)의 개수에 따라 결정됩니다.
LLM으로 분류되려면 통상 매개변수가 1000억 개 이상이어야 합니다.
Open AI의 챗GPT에 적용된 GPT-3의 매개변수가 1750억 개였는데, 챗GPT가 나온 이후 LLM은 이 규모를 뛰어넘었습니다.
반면 sLLM은 매개변수의 규모가 수십억 내지 수백억대로, 말 그대로 LLM에 비해 크기가 작습니다.
이 때문에 컴퓨팅 자원이나 가동 비용도 그만큼 더 적게 들게되는 장점이 있습니다.
매개변수 수가 적어 연산 작업이 단축된 만큼 답을 얻는 시간도 짧고, 필요한 정보만 선별적으로 학습시킬 수 있어 그만큼 환각 현상을 줄일 수 있다는 장점도 있습니다.
또한, 기업 단위에서는 클라우드 방식이 아닌 사내 시스템에 구축하여 기업 내부의 관련 정보가 외부로 빠져나가지 않도록 관리할 수 있어 기업의 정보 보호 측면에서 장점을 가지고 있습니다.