LLM vs sLLM, 로컬 구축 방안 그리고 활용 사례 살펴보기

 

요즘 생성형 AI를 이야기할 때마다 빠지지 않고 등장하는 것이 있습니다. ‘LLM’, 많이 들어보셨죠? 오늘은 LLM에 대한 정의와 그와 비슷하면서도 다른 개념인 맞춤형 LLM, ‘sLLM’에 대해 알아보는 시간을 가져보려 합니다. 또한, 이런 모델들이 기업에서 어떻게 적용되고 있는지에 대한 구체적인 사례도 함께 살펴보도록 하겠습니다.

 

LLM과 sLLM은 모두 대형 언어 모델(Large Language Model)의 일종입니다. 언어 모델은 문장 안에 문맥을 파악해 단어 뒤에 어떤 단어가 등장해야 문장이 자연스러운지 확률적으로 예측하는 도구입니다.

 

LLM과 sLLM

LLM과 sLLM의 정의

 

대형 언어 모델, 거대 언어 모델, 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)

LLM은 AI 챗봇 기술을 가능하게 하는 핵심 기술로, 다양한 자연어 처리(NPL) 작업을 수행할 수 있는 딥러닝 알고리즘입니다. 맥락을 파악하고 적절한 문장을 생성하거나 문장의 의미를 이해하는 데 사용합니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT, Google의 BERT 등이 있습니다.

 

소형 언어 모델(Small Large Language Model, sLLM)

기본적으로 LLM과 같은 기능을 수행하지만, 모델의 크기가 LLM에 비해 상대적으로 작습니다. 모델의 매개변수(Parameter)의 수를 줄이고 미세조정(Fine-tuning)을 통해 정확도를 향상하는 것이 핵심입니다. 대표적인 예로는 메타(Meta)의 라마(LLaMa), 스탠퍼드대학 연구진의 알파카(Alpaca) 등이 있습니다.

 

대표적인 sLLM : LLaMA와 Alpaca

LLM과 sLLM의 차이점

 

LLM과 sLLM의 가장 큰 차이는 모델의 크기와 학습 데이터의 양입니다.

 

LLM은 대량의 데이터를 학습하며 다양한 문맥을 이해하고 생성할 수 있습니다. 이는 많은 매개변수를 가지고 있어 일반적으로 더 높은 성능을 보이지만, 그만큼 학습에 많은 리소스가 필요하며, 배포와 사용에 제약이 있을 수 있습니다.

 

반면, sLLM은 LLM에 비해 작은 규모의 데이터를 학습해 더 경량화된 모델입니다. 이는 특정 목적에 더 특화된 작업을 수행하는 데 적합하며, 처리 속도가 빠르고 신뢰성이 높다는 장점이 있습니다. 머신러닝 소요시간을 절약해 플랫폼을 유지하는 비용도 절약할 수 있습니다.

 

그렇다면 기업 및 기관들이 어떤 방식으로 LLM을 도입하면 좋을지 알아보겠습니다.

 

LLM과 sLLM의 차이점

 

기업 및 기관의 내부 서버에 설치하는 구축형 '온프레미스(On-premises)' 방식은 조직의 민감 데이터의 유출 가능성이 상대적으로 낮습니다.

 

또한, 생성형 AI의 가장 큰 이슈로 꼽히는 할루시네이션(환각) 가능성을 매우 낮추는 모델입니다. 온프레미스 구축형 LLM은 범용 모델과 달리 조직의 선별된 내부 데이터로만 학습 및 조정을 가능하게 합니다. 그만큼 거짓 정보를 생성할 가능성이 낮고 비즈니스 상황에 따라 최적화된 결과를 도출하는 맞춤형 언어모델의 활용도가 높아질 것으로 예측되고 있습니다.

 

금융업에서는 고객의 거래 패턴을 분석해 개인화된 금융 상품 추천이 가능하고, 의료업에서는 환자의 의료 이력을 학습함으로써 개인화된 의료 정보를 제공할 수 있습니다.

 

유통업에서는 고객의 구매 패턴을 분석해 개인화된 마케팅 전략을 제안할 수 있으며, 교육 분야에서는 학생의 학습 패턴에 따라 맞춤형 학습 계획을 세울 수 있습니다.

 

이 글을 통해 LLM과 sLLM에 대한 이해가 높아졌길 바라며, 파수는 AI를 효율적이고 안전하게 활용할 수 있도록 끊임없이 지원하겠습니다.

 

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