2024년 AI 트렌드 변화 : 거대언어모델에서 소형언어모델로

 안녕하세요. 챗GPT의 등장으로 시작된 인공지능의 발전은 2024년 현재까지도 멈추지 않고 있습니다. 초기의 거대언어모델(LLM)이 제공한 획기적인 기능들은 이제 소형언어모델(SLM)이라는 더욱 접근하기 쉽고 효율적인 형태로 변모하고 있습니다. 이러한 변화는 AI가 단순히 기업 업무의 효율성을 높이는 것을 넘어, 일상의 모든 영역으로 확장되고 있다는 것을 의미합니다.

 

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 소형언어모델(SLM)의 등장은 거대언어모델(LLM)이 안고 있는 여러 도전과제들에 대한 해답을 제시하는 중요한 기술적 발전입니다. 소형언어모델(SLM)은 거대언어모델(LLM)이 요구하는 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산 과정 없이도 효과적인 언어 처리 능력을 갖추고 있어, 인공지능 기술을 보다 광범위한 환경으로 확산시키는 데 기여하고 있습니다.

 

거대언어모델(LLM)이 비효율적인 비용과 운영상의 제약을 가져다준 반면, 소형언어모델(SLM)은 비용 절감과 더불어 환경적 측면에서도 긍정적인 효과를 보여줍니다. 크기가 작은 소형언어모델(SLM)은 저전력으로 작동하기 때문에 에너지 소비가 적고, 이는 환경 지속 가능성에 기여합니다.

또한, 소형언어모델(SLM)은 간편한 구조로 인해 사용의 편의성을 제공합니다. 이러한 특성은 기술에 익숙하지 않은 사용자나 소규모 기업들이 AI 기술을 쉽게 채택하고 활용할 수 있도록 돕습니다. 소형언어모델(SLM)은 사용자가 직접 맞춤화할 수 있는 유연성을 가지고 있으며, 개별적인 필요와 선호에 맞게 AI 모델을 조정할 수 있습니다.

소형언어모델(SLM)은 기존 거대언어모델(LLM)이 가지고 있던 인터넷 연결 의존성을 줄여, 오프라인 환경에서도 효과적으로 작동하는 장점을 제공합니다. 이로 인해 인터넷 접근성이 낮은 지역이나 긴급 상황에서도 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있게 되었습니다.

더 나아가, 소형언어모델(SLM)은 개인화 및 지역화가 용이하여 다양한 언어와 방언을 보다 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 기능은 다양한 언어를 지원해야 하는 글로벌 환경에서 특별히 유용하게 작용합니다.

소형언어모델(SLM)의 또 다른 중요한 특징은 빠른 응답 속도입니다. 이는 실시간 통역, 음성 인식, 챗봇과 같은 인터랙티브 애플리케이션에 필수적인 요소로, 사용자 경험을 크게 향상시킵니다.

마지막으로, 소형언어모델(SLM)의 개발과 배포는 AI 기술의 민주화를 촉진하고 있습니다. 이는 기술의 접근성을 높여 개인 개발자부터 대기업에 이르기까지 다양한 이해관계자들이 AI를 활용할 수 있는 기회를 확대하고 있습니다.

이렇게 소형언어모델(SLM)은 AI 분야에서 다양한 환경과 요구에 부응하는 지속 가능하고 접근 가능한 기술로 자리잡아가고 있으며, 앞으로도 그 중요성은 계속해서 증가할 것으로 전망됩니다.

 

소형언어모델(SLM)의 장점

• 효율성과 비용 절감 
• 사용 편의성 제공
• 오프라인 사용 가능
• 빠른 성능과 모바일 적합성
• AI 기술의 다양화

 

 

 인공지능 분야에서 거대언어모델(LLM)은 눈부신 발전을 이루었지만, 그 사용에 있어 몇몇 한계도 드러났습니다. 방대한 데이터와 연산 자원의 필요, 그로 인한 높은 비용은 특히 작은 규모의 기업이나 개인 개발자들에게 큰 부담으로 작용했습니다. 거대언어모델(LLM)의 거대한 크기는 저장 공간과 처리 능력에 대한 요구를 증가시켰고, 모바일 기기나 제한된 자원을 가진 엣지 컴퓨팅 환경에서의 실행을 어렵게 했습니다. 에너지 소비의 문제는 환경적 지속 가능성을 우려케 했으며, 복잡한 인프라 유지는 기술적 장벽을 높였습니다.

 

 이와 같은 거대언어모델(LLM) 의 한계를 극복하고자 소형언어모델(SLM)이 개발되는 것은 당연한 결과로 보입니다. 소형언어모델(SLM)은 적은 데이터와 연산 자원으로도 뛰어난 성능을 낼 수 있어 비용 효율적이며, 크기가 작아 빠른 처리 속도와 낮은 전력으로 모바일 기기나 엣지 컴퓨팅 장치에서 이상적으로 작동합니다. 사용자 친화적인 맞춤화와 간편한 배포는 사용의 편리성을 높였습니다.

이제 기업들은 소형언어모델(SLM)을 개발하여 비용 절감, 환경 보호, 사용의 용이성 및 기술 접근성을 강화하고 있습니다. SLM은 AI 기술의 대중화를 추진하며, 모든 사용자가 인공지능의 혜택을 체험할 수 있는 길을 열어가고 있습니다. 이러한 이유로, 전 세계 많은 기업들이 소형언어모델(SLM)의 개발 및 배포에 집중하고 있습니다.

 

 

기업들의 소형언어모델(SLM) 개발 현황

• Google: Google은 Gemma라는 소형언어모델을 개발하였습니다. 이 모델은 챗봇, 가상 비서, 텍스트 분석 도구 등의 애플리케이션에서 자주 사용됩니다.
• Microsoft: Microsoft는 Phi-3 mini라는 소형언어모델을 개발하였습니다.
• Apple: Apple에서는 최근 오픈ELM이라는 소형언어모델을 개발하였습니다. 다음 세대의 아이폰에 장착할 온디바이스 AI 모델로 활용할 가능성이 높아보입니다.
• Upstage: 이 기업은 SOLAR MINI라는 소형언어모델을 개발하였습니다. 이 모델은 한국어와 영어를 이해하고, 요약하고, 번역하고, 새로운 콘텐츠를 예측하는 등의 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 이 모델은 Amazon SageMaker JumpStart와 AWS Marketplace에서 사용할 수 있습니다.

 

 

 최근 인공지능(AI) 기술의 진보가 가속화되면서, 소형언어모델(SLM)이 주목받고 있습니다. 이러한 모델들은 거대언어모델(LLM)의 무거운 자원 요구사항과 비효율성을 극복하며, 더 넓은 범위의 환경에서 AI 기술의 접근성을 높이고 있습니다. SLM의 발전은 모바일 기기와 엣지 컴퓨팅 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있게 만들어, 온디바이스 AI 솔루션의 실현 가능성을 크게 향상시켰습니다. 이로 인해 사용자는 언제 어디서나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 가능성이 높아졌습니다.

또한, 소형언어모델(SLM)은 다양한 언어와 문화에 맞춤화된 서비스를 제공하며 글로벌 시장에서의 AI 적용을 확대하고 있습니다. 이는 기술의 민주화를 촉진하고, 개발 도상국을 포함한 모든 지역에서 AI의 이점을 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 향후 소형언어모델(SLM)의 지속적인 발전은 우리의 일상과 업무 방식을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. AI 기술의 발전이 가져올 새로운 가능성에 대한 기대감은 매우 크며, 이는 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍부하게 만들어 줄 것입니다. AI의 미래는 밝으며, 그 중심에는 소형언어모델(SLM)이 자리잡고 있습니다. 기술적 진보가 일상 생활을 어떻게 개선하고, 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있을지 관찰하는 것은 매우 흥미진진할 것입니다.