작은언어모델(SLM)이란?,특징,사례

작은언어모델(SLM)이란 무엇인가?

최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 더불어 작은언어모델(SLM)이 주목받고 있다. 이 모델은 상대적으로 적은 연산 자원과 데이터로 동작할 수 있도록 설계된 모델을 의미하며, 경량화된 AI 모델이라고 볼 수 있다. 즉, 클라우드 기반의 대규모 연산이 아닌, 로컬 환경에서도 실행 가능하도록 최적화된 것이 특징이다. 개발자의 입장에서 보면, 제한된 환경에서도 AI의 효용성을 극대화할 수 있는 중요한 기술이다. 특히, 모바일 기기, 엣지 컴퓨팅, 임베디드 시스템 등에서 활용 가능성이 크다. 그렇다면, 이 모델의 핵심적인 특징과 장점은 무엇일까?

작은언어모델(SLM)의 주요 특징

대규모 언어 모델이 수십억 개 이상의 매개변수를 포함하는 것과 달리, 작은언어모델(SLM)은 수백만 개에서 수천만 개 수준의 매개변수를 갖는다. 이를 통해 연산량을 줄이고, 메모리 점유율을 최소화할 수 있다. 따라서 GPU가 부족한 환경에서도 원활한 실행이 가능하다. SLM의 가장 큰 장점 중 하나는 온디바이스(On-device) AI 구현이 가능하다는 점이다. 클라우드 서버를 거치지 않고, 사용자의 디바이스에서 직접 모델이 동작하므로 응답 속도가 빠르고, 개인정보 보호에도 유리하다. 이는 금융, 의료, IoT 등 보안이 중요한 분야에서 특히 유용하다. LLM이 광범위한 데이터셋을 학습하여 다양한 질문에 대응할 수 있는 반면, SLM은 특정 도메인에 특화된 학습이 가능하다. 예를 들어, 의료 분야에서는 특정 질병 진단을 보조하는 AI 모델로 활용될 수 있고, 개발 분야에서는 코드 자동 완성 기능을 제공하는 모델로 동작할 수 있다.

작은언어모델(SLM)의 활용 사례

AI 기반 음성 비서, 실시간 번역 앱, 맞춤형 추천 시스템 등에서 작은언어모델(SLM)이 적극 활용되고 있다. 예를 들어, 구글의 GBoard 키보드는 오프라인에서도 동작하는 자동 완성 기능을 제공하는데, 이는 소형화된 언어 모델 덕분이다. 엣지 디바이스에서 데이터 처리를 수행하기 위해 작은언어모델(SLM)이 적용된다. 스마트 공장에서 실시간 이상 탐지를 수행하는 AI 모델은 클라우드에 의존하지 않고 로컬에서 빠르게 연산해야 하는데, SLM이 적합 하다고 볼수 있다. 개발자를 위한 AI 도구 중에서도 우수한 역할을 한다. GitHub Copilot, Tabnine 같은 코드 자동 완성 도구는 비교적 경량화된 모델을 활용하여 실시간으로 코드를 만들수있다. 물론 작은언어모델(SLM)은 대규모 모델에 비해 한계가 있다. 예를 들어, 복잡한 문맥을 이해하는 능력이 제한적이며, 광범위한 질문에 대한 일반적인 답변을 제공하는 데 어려움이 있을 수 있다. 하지만 특정 도메인에 최적화된 방식으로 활용한다면, 오히려 더 강력한 성능을 발휘할 수 있다. AI 기술이 점점 더 경량화되고 최적화되는 방향으로 나아가는 흐름 속에서 우수한 위치에 있다고 볼수 있다. 온디바이스 AI, 엣지 컴퓨팅, 도메인 특화 모델 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 개발자들에게 새로운 가능성을 만들어 낸다.