안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능 분야에서 자연어 처리 기술이 급속도로 발전하면서, 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 주목받아 왔습니다. 그러나 최근 들어 소형 언어 모델(SLM, Small Language Model)이 새로운 트렌드로 부상하고 있습니다. SLM은 기존 LLM의 한계를 극복하면서도 준수한 성능을 발휘할 수 있어 주목받고 있는데요. 그 중에서도 마이크로소프트가 최근 발표한 Phi-3 시리즈가 대표적입니다.
Phi-3 시리즈: SLM의 새로운 지평을 열다
마이크로소프트는 Phi-3 Mini, Small, Medium의 세 가지 모델로 구성된 Phi-3 시리즈를 발표했습니다. 이는 작년 12월 발표된 Phi-1, Phi-2에 이어 SLM 제품군의 새로운 버전으로 소개되었죠. 특히 Phi-3 모델들은 작은 크기에도 불구하고 GPT-3.5와 같은 대형 언어 모델에 필적하는 성능을 보여주었다고 합니다. Phi-3 Mini의 경우 아이폰 14에서 성공적으로 테스트되었는데 이는 SLM이 모바일 기기와 같은 제한된 자원 환경에서도 활용될 수 있음을 시사합니다.
LLM과 SLM의 차이
LLM과 SLM은 모델 크기와 학습 데이터, 계산 자원 요구량, 성능과 적용 분야 등에서 차이를 보입니다.
먼저 모델 크기와 학습 데이터 측면에서 살펴보면, LLM은 수억 개 이상의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델로 GPT, T5, BERT 등이 대표적입니다. 이들은 웹 크롤링, 책, 기사 등 다양한 출처에서 수집된 방대한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 학습됩니다. 반면에 SLM은 수백만 개 이하의 매개변수를 가진 상대적으로 작은 언어 모델로 특정 도메인이나 작업에 특화된 데이터를 사용하여 학습되는 경우가 많습니다.
계산 자원 요구량 측면에서도 차이가 있습니다. LLM은 막대한 계산 자원을 필요로 하며, 학습과 추론을 위해서는 대규모 GPU 클러스터나 TPU와 같은 고성능 하드웨어가 필수적입니다. 반면에 SLM은 상대적으로 적은 계산 자원으로도 학습과 추론이 가능하며 일반적인 GPU나 CPU로도 처리할 수 있습니다.
성능과 적용 분야를 보면 LLM은 언어 이해, 생성, 번역, 요약 등 광범위한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 챗봇, 기계 번역, 문서 요약, 질의 응답 등 다양한 분야에 활용됩니다. SLM은 특정 도메인이나 작업에 특화되어 있을 때 좋은 성능을 보일 수 있지만 LLM만큼의 일반화 능력은 부족할 수 있습니다. 그러나 SLM은 의료 문서 분석, 법률 문서 처리 등 학습된 특정 도메인에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.
SLM의 장점과 활용 분야
SLM의 가장 큰 장점은 비용 효율성입니다. LLM에 비해 더 저렴하고 컴퓨팅 자원을 적게 필요로 하기 때문에 리소스가 제한된 조직이나 비용 절감이 중요한 프로젝트에 적합합니다. SLM을 사용하면 언어 모델의 개발과 배포에 드는 비용을 상당히 줄일 수 있습니다.
또한 SLM은 특정 도메인이나 작업에 맞게 미세 조정(fine-tuning)하기 용이하다는 장점이 있습니다. 이를 통해 해당 분야에 최적화된 모델을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 기관은 자사의 고객 데이터를 활용하여 SLM을 학습시킴으로써 개인화된 금융 서비스를 제공할 수 있습니다.
SLM은 작은 크기로 인해 모바일 기기나 엣지 디바이스에 배포하기에도 적합합니다. 마이크로소프트의 Phi-3 Mini가 아이폰 14에서 성공적으로 테스트된 것처럼 SLM은 모바일 앱이나 IoT 기기 등에서 활용될 수 있습니다.
데이터 보안과 프라이버시 보호 측면에서도 SLM이 강점을 가지고 있습니다. 조직 내부의 데이터만을 사용하여 학습할 수 있기 때문에 민감한 정보의 유출 위험을 최소화할 수 있습니다. 외부 데이터를 사용하는 LLM과 달리 SLM은 데이터 보안과 프라이버시 보호가 필요한 상황에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
이처럼 SLM은 LLM과 함께 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 마이크로소프트의 Phi-3 시리즈 발표로 SLM에 대한 관심이 더더욱 높아지고 있는 만큼 앞으로 다양한 분야에서 SLM의 활약을 기대해 볼 수 있을 것입니다.
댓글