소형 언어 모델 (sLLM) > 사회

소형 언어 모델(sLLM)은 대형 언어 모델(LLM)에 비해 매개변수 수가 상대적으로 작은 모델입니다. 이로 인해 학습 및 추론 비용이 적고 실행 속도가 빨라 특정 분야에서 LLM보다 효율적입니다. 또한 인터넷 연결 없이도 스마트폰, PC 등 전자기기에 바로 적용할 수 있어 온디바이스 AI 시장에서 주목받고 있습니다.

최근 빅테크 기업들이 sLLM 개발에 적극 나서면서 시장이 활성화되고 있습니다. 구글, 마이크로소프트, 메타, 네이버 등 주요 기업들이 sLLM을 잇달아 출시하며 생성 AI 시장 공략을 다변화하고 있습니다. 이는 sLLM이 기존 LLM의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 부상했기 때문입니다.

sLLM의 장점은 단순히 매개변수 수가 적다는 것뿐만 아니라 다양한 측면에서 나타납니다. 우선 sLLM은 학습·추론 비용이 적고 실행 속도가 빨라 특정 분야에서 LLM보다 효율적입니다. 또한 인터넷 연결이 필요 없어 어떤 환경에서든 모바일 기기에 바로 적용할 수 있습니다. 이를 통해 생성형 AI의 확산을 가속화하고 경제적, 기술적 이점을 제공할 수 있습니다.

이에 따라 기업들은 'AI 네이티브 엔터프라이즈'로 거듭나기 위해 sLLM 기술 확보에 주력하고 있습니다. 특히 온디바이스 환경에 적합한 sLLM 개발 경쟁이 가열되고 있는데, 구글, 마이크로소프트, 메타, 네이버 등 주요 기업들이 앞다퉈 sLLM을 내놓고 있습니다. 국내에서도 이통3사와 스타트업들이 이 추세에 동참하고 있습니다.

한편, 언어 모델의 성능은 매개변수 수만으로 판단할 수 없으며, 상황에 맞는 최적화된 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 따라서 기업들은 자사의 요구사항에 맞는 sLLM을 선별적으로 도입하고 활용하는 전략이 필요할 것으로 보입니다.

이처럼 소형 언어 모델(sLLM)은 대형 언어 모델(LLM)의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 부상하며, 다양한 산업 분야에서 활용도가 높아질 것으로 전망됩니다. 특히 온디바이스 AI 시장에서 sLLM의 활용이 크게 늘어날 것으로 예상되는 가운데, 기업들의 sLLM 기술 확보 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보입니다.