대규모 언어 모델(LLM)과 소형 언어 모델(SLLM)에 대한 이해와 선택 가이드

인공지능 및 자연어 처리 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)과 소형 언어 모델(SLLM)은 중요한 역할을 합니다. 이들 모델은 자연어 처리, 대화형 AI, 텍스트 생성 등 다양한 작업에 활용되며, 기존의 접근 방식과 성능을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 이 두 가지 모델은 언어 데이터를 이해하고 생성하는 데 사용되지만, 크기와 복잡도, 그리고 각각의 사용 사례에서 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 LLM과 SLLM 특징, 활용 예, 사용 사례를 자세하게 설명합니다.

1. 대규모 언어 모델 (LLM: Large Language Model)

대규모 언어 모델은 수십억에서 수천억 개의 매개변수를 가진 복잡한 모델입니다. 이 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

1-1. 특징

매우 큰 모델로서, 높은 성능과 정확도를 자랑하지만, 많은 연산 자원과 메모리가 필요합니다. 매개변수(Parameter) 수는 수십억에서 수천억 개에 이릅니다. 인터넷에서 수집한 방대한 텍스트 데이터를 사전에 학습하게 되며, 다양한 주제와 어휘를 포함하고 있어 학습과 추론에 많은 연산 자원이 필요하며, 다양한 자언어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 문장 생성, 번역, 텍스트 요약, 질의응답 등 다양한 작업에서 높은 성능 발휘한다는 특징이 있습니다. 또한, 문맥을 이해하고 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 문장 내의 단어 및 구절 간의 상호 연관성을 파악하여 보다 의미 있는 결과를 생성할 수 잇도록 합니다.

1-2. 활용 예

활용 예로는 chatGPT와 BERT가 대표적입니다. chatGPT는 OpenAI에서 개발한 모델로, 1750억 개의 매개변수를 가지는 모델이고, BERT는 Google에서 개발한 모델로, 문맥을 이해하는 데 강력한 성능을 발휘합니다.

1-3. 사용 사례

대화형 AI, 텍스트 생성, 번역, 질의응답 시스템 등에 주로 활용됩니다. 챗봇, 가상 비서 등에서 자연스러운 대화를 생성하도록 하며, 기사 작성, 블로그 포스트를 생성하기도 하며, 다양한 언어 간 텍스트 번역을 하고, 사용자의 질문에 대해 정확한 답변을 제공하도록 사용되기도 합니다.

2. 소형 언어 모델 (SLLM: Small Language Model)

상대적으로 적은 수의 매개변수를 가진 모델입니다. 이러한 모델은 특정 작업에 최적화되어 있으며, 제한된 자원에서 효율적으로 동작하도록 설계되었습니다.

2-1. 특징

모델 크기가 작고 연산 비용이 낮으며, 제한된 자원에서도 효율적으로 동작할 수 있습니다. 매개변수(Parameter) 수는 수백만에서 수천만 개이며, 제한된 양의 텍스트 데이터를 학습하며, LLM에 비해 적은 연산 자원을 가지고, 빠른 응답 시간과 낮은 지연 시간을 갖는다는 특징이 있습니다.

2-2. 활용 예

DistilBERT는 BERT의 축소 버전으로, BERT에 비해 60% 이상 모델 크기와 연산 비용을 줄여서 만든 모델입니다. BERT의 학습 파라미터를 축소하고 학습 과정에서 불필요한 부분을 제거합니다. 이러한 과정을 통해 DistilBERT는 더 작고 더 빠른 BERT 모델을 만들 수 있으며, 모델의 용량을 줄이고 실제 배포 및 사용에 더 효율적입니다.

ALBERT(A Lite BERT)는 BERT의 경량화된 버전으로, 매개변수 공유 및 파라미터 재사용을 통해 모델 크기를 줄이고 학습 효율성을 높였습니다. 또한, ALBERT는 다중 레이어 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 모델의 효율성을 높이고 학습 속도를 향상시킵니다. ALBERT는 DistilBERT보다 더 높은 성능을 제공하지만, 모델의 크기는 DistilBERT보다 더 크다는 특징이 있습니다.

2-3. 사용 사례

적은 연산자원으로 빠른 응답시간을 갖기 때문에 제한된 자원에서 실시간으로 동작하는 모바일 앱과 IoT 디바이스에서 주로 활용됩니다. 또한, 빠른 응답이 요구되는 애플리케이션과 특정 도메인이나 작업에 최적화된 모델에 사용됩니다.

3. LLM과 SLLM의 비교 및 결론

3-1. 두 가지 모델의 비교

LLM은 매우 큰 모델로 많은 연산 자원이 필요하지만 SLLM은 적은 자원으로 동작 가능이 가능하다는 점에서 차이점이 있습니다.

LLM은 다양한 자연어 처리 작업에 적용 가능하고, 하나의 모델로 여러 작업을 처리할 수 있는 다중 작업(Multi-Task) 학습 능력을 갖추고 있습니다. 또한, 대규모 데이터셋에서 사전학습(pre-training)된 후, 특정 작업에 대해 Fine-tunning을 통해 세밀하게 조정될 수 있습니다.

이에 반해, SLLM은 주로 특정 작업에 최적화되어 있으며, 한 가지 작업에 특화된 성능을 제공합니다. 작은 데이터셋에서 학습되고 Fine-tunning이 덜 필요한 경우가 많습니다.

3-2. 모델 선택시 고려사항

LLM은 많은 연산 자원과 메모리를 필요로 하기 때문에 비용이 높을 수 있습니다. 다양한 작업을 처리해야 하는 경우에 적합할 수 있습니다. 따라서 자원이 제한적이거나 비용을 줄이고자 하는 경우, 구체적으로, 특정 작업에 대한 성능이 중요한 경우에는 해당 작업에 특화된 SLLM이 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)과 소형 언어 모델(SLLM)에 대한 이해

상기에서 설명드린 각각의 언어 모델은 각각의 장점과 한계를 가지고 있습니다. 특정 응용 사례와 요구 사항에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 고성능과 복잡한 작업에 필요한 모델을 찾는지, 자원이 제한된 환경에서 실시간 처리가 필요한 작업에 적용할 모델을 찾는지를 고려하여 적절한 모델을 선택하시기 바랍니다.

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