출처: Super Annotate
요즘 AI, 특히 챗봇 이야기를 하면 빠지지 않고 등장하는 단어가 있습니다. 바로 LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)과 SLM (Small Language Model, 소형 언어 모델)입니다. 언뜻 비슷해 보이지만, 이 둘은 크기부터 성격, 쓰임새까지 다릅니다. 지금부터 이 두 모델의 차이를 쉽게 풀어보고, 왜 이들이 중요한지 이야기해보려 합니다.
거대언어모델(Language Model) 이란?
먼저 ‘Language Model, 언어 모델’ 이 무엇인지부터 짚고 가겠습니다. 언어 모델은 사람처럼 말을 이해하고, 문장을 생성할 수 있도록 훈련된 AI입니다. 예를 들면, 우리가 “오늘 날씨는 어때?” 라고 물으면, “맑지만 바람이 강하고 기온은 11도 정도입니다”라고 자연스럽게 답하는 그런 기술입니다. 이 모델들은 수 많은 텍스트 데이터를 학습하면서 문장의 구조, 단어의 의미, 문맥의 흐름을 파악하게 됩니다. 마치 어린 아이가 책을 많이 읽으면서 언어 감각을 키우는 것과 같습니다.
llm 이란, 대규모 언어 모델로서 자연어 처리(NLP)에서 중요한 역할을 하며, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 방식을 혁신적으로 변화시킵니다. LLM은 챗봇, 콘텐츠 생성, 언어 번역 등 다양한 분야에서 사용되며, 그 훈련 과정과 잠재적인 윤리적 문제에 대해서도 논의됩니다.
LLM 똑똑하지만 무거운 거인
LLM은 Large Language Model, 말 그대로 ‘큰 언어 모델’입니다. 수백억에서 수천억 개의 파라미터 (모델을 구성하는 뇌세포 같은 단위)를 갖고 있고, 학습한 데이터의 양도 어마어마합니다. GPT-4, Claude, PaLM 등이 대표적입니다. 이 모델들은 굉장히 똑똑합니다. 문장을 이해하는 것은 물론, 복잡한 코드 작성, 창의적인 글쓰기, 논리적 추론까지 할 수 있습니다. 하지만 그만큼 무겁습니다. 작동시키려면 강력한 컴퓨팅 자원이 필요하고, 응답 속도도 느릴 수 있습니다. 개인이 직접 실행하기엔 부담스러울 수 있습니다.
LLM의 작동 방식
LLM(Large Language Model)은 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 대규모 인공지능 모델입니다. 이 모델은 인터넷, 책, 뉴스, 위키 등 다양한 소스에서 수집한 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 학습하며, 문맥과 의미, 문법 구조 등을 스스로 익힙니다.
훈련이 완료된 LLM은 새로운 질문이나 문장에 대해 적절한 답변을 생성할 수 있습니다. 이러한 능력 덕분에, 챗봇, 가상 비서, 자동 콘텐츠 생성, 언어 번역 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
OpenAI의 역할
OpenAI는 LLM 연구와 개발을 선도하고 있는 기관 중 하나입니다. 특히 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 OpenAI가 개발한 대표적인 LLM이며, 세계적으로 널리 사용되고 있습니다.
GPT-3는 공개 당시(2020년) 기준으로 가장 크고 정교한 언어 모델 중 하나였으며, 이후 출시된 GPT-4는 더 강력한 성능과 정밀도를 보여주고 있습니다. 이러한 기술을 통해 OpenAI는 의료, 교육, 마케팅, 고객지원 등 다양한 산업에 LLM을 적용하고 있습니다.
SLM_ 작지만 가볍고 빠른 일꾼
SLM은 Small Language Model, 즉 ‘작은 언어 모델’ 입니다. 파라미터 수가 수천만에서 많아야 몇 억 정도로, LLM보다 훨씬 작습니다. 작지만 요즘 AI업계에서 주목받는 이유가 있습니다. SLM은 덜 똑똑하지만 빠르고 가볍습니다. 그래서 스마트폰, 자동차, IoT 기기 같은 제한된 환경에서도 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 음성 비서가 “ 삼십 분 후에 알람 맞춰줘” 라는 명령을 빠르게 인식하고 처리할 수 있도록 도와줍니다.
LLM과 SLM 왜 둘 다 중요한가?
LLM과 SLM의 장단점 요약 비교
| 구분 | LLM (대규모 언어 모델) | SLM (소형 언어 모델) |
| 장점 | -고급 추론 및 이해력 보유-창의적 글쓰기, 번역, 요약, 코드 생성 가능-방대한 지식 기반으로 복잡한 질문이나 작업 처리 가능 | -빠르고 가볍게 동작-모바일, IoT 등 제한된 환경에서도 사용 가능-로컬 처리로 개인정보 보호에 유리 |
| 단점 | -매우 큰 연산 자원과 메모리 필요-처리 속도 느릴 수 있음-서버 기반이므로 개인정보 유출 위험 가능성 | -문맥 이해력이 제한적일 수 있음-학습 범위가 작아 오답 가능성 높음-성능이 상대적으로 낮아 복잡한 작업에 부적합 |
LLM과 SLM은 마치 대형 백화점과 동네 슈퍼마켓처럼 각자의 역할이 분명합니다. AI가 우리 일상에 깊숙이 들어오면서, 하나의 언어 모델만으로는 모든 상황을 커버하기 어렵다는 사실이 분명해졌습니다. 그래서 각기 다른 목적에 맞는 모델들이 함께 쓰이는 협업 구조가 중요해졌습니다.
LLM 은 전문가입니다. 복잡한 분석, 창작, 요약, 번역처럼 고난이도 작업에 적합합니다. 대기업의 서버에서 돌아가며 막대한 데이터를 바탕으로 똑똑한 답을 내놓을 수 있습니다.
반면, SLM 은 실무자입니다. 한정된 자원 안에서 빠르게 동작하고, 데이터를 외부로 보내지 않아도 되니, 프라이버시도 잘 지킵니다. 사용자의 기기에서 곧바로 처리할 수 있다는 점에서 실용성이 가장 큰 장점입니다.
대규모 언어 모델의 응용
대규모 언어 모델은 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스, 가상 어시스턴트, 소셜 미디어, 음성 인식 등 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. 이러한 모델은 자연어를 이해하고 생성할 수 있기 때문에, 다양한 작업에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 또한, 이러한 모델은 더 정확한 성능을 보여줄 수 있으며, 이는 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
언어 모델의 한계
- 언어의 깊은 의미와 감정을 완벽히 이해하지 못함
- 부정확하거나 모호한 정보 생성 가능성
- 편향(Bias) 문제: 훈련 데이터에 따라 특정 방향으로 왜곡될 수 있음
- 훈련에 많은 자원 필요: 고성능 컴퓨터, GPU, 전기, 시간 등
미래는 LLM+SLM의 ‘하이브리드 AI’
앞으로의 언어 모델은 LLM과 SLM이 혼합된 하이브리드 AI로 진화할 가능성이 큽니다. 필요한 순간에는 똑똑한 LLM을 호출하고, 일상적인 작업은 빠르고 간편한 SLM이 처리하는 방식을 의미합니다. 또한, 환경과 개인정보를 생각하면 모든 연산을 클라우드에서 처리하는 것은 부담이 됩니다. 이런 점에서 로컬에서 작동 가능한 SLM은 에너지 절약, 보안 측면에서도 많은 주목을 받고 있습니다. 예를 들면, SLLM (Small Large Language Model)의 사례입니다. 이는 LLM 급 성능을 가진 소형 모델이기 때문에, 기기 내에서 똑똑한 기능을 제공하거나, 하이브리드 구조로 LLM을 보완하는데 쓰이고 있습니다. 삼성의 갤럭시 S24의 AI 모델 탑재, 현대자동차의 경로 추천 및 대화형 인터페이스 등이 대표적입니다.
기술은 크다고 무조건 좋은 것도, 작다고 무시할 것도 아닙니다. 중요한 점은 적절한 기술을 적재적소에 쓰는 것입니다. LLM은 세상의 지식을 연결하고, SLM은 우리의 일상을 편리하게 만들 수 있습니다. 이 두 언어 모델이 함께 만들어 갈 미래는, 단지 똑똑한 AI를 넘어서 더 개인적이고, 더 신속하며, 더 안전한 AI의 시대일지도 모릅니다.
