LLM vs. sLLM vs. sLM 차이점 및 장단점

 

 

 

AI 모델은 대규모 언어 모델 LLM, 소형 대규모 언어 모델 sLLM, 소형 언어 모델 sLM으로 크게 구분됩니다.

 

LLM(대규모 언어 모델)은 수천억 개 이상의 매개변수(파라미터)를 가지고 있는 대규모 인공지능 모델입니다.

sLLM(소형 대규모 언어 모델)은 수백억 개 이상의 매개변수(파라미터)를 가지고 있는 인공지능 모델입니다.

sLM(소형 언어 모델)은 수백만 개 또는 수십억 개 이상의 매개변수(파라미터)를 가지고 있는 소형 인공지능 모델입니다.

 

결론적으로 LLM, sLLM, sLM의 가장 큰 차이는 매개변수 개수로 인한 성능, 학습 데이터양, 속도 등입니다.

 

 

 

LLM, sLLM, sLM 차이점

 

LLM, sLLM, sLM 이 3가지 모두 자연어 처리(NLP) 작업에 사용되는 인공지능 모델이며 크기, 성능, 적용 분야에서 차이점이 있습니다. 물론 AI 모델 별로 장단점을 모두 가지고 있죠.

 

 

LLM vs sLLM vs sLM 차이점 및 장단점

 

1. 모델 크기

 

LLM은 수천억 개 이상의 파라미터를 가지고 있는 대규모 모델입니다.

sLLM은 LLM보다 크기가 작지만 sLM보다는 훨씬 크며 수백억 개 이상의 파라미터를 가지고 있습니다.

sLM은 비교적 크기가 작습니다. 수백만 개 또는 수십억 개의 파라미터를 가지고 있습니다.

 

 

 

2. 성능

 

LLM은 자연어 처리 작업에서 가장 복잡하고 어려운 작업을 수행할 수 있습니다. 번역, 질의응답, 요약, 코드 생성, 자동완성, 감정 분석, 분류 등 LLM은 학습된 데이터의 패턴과 의미를 이해하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 처리할 수 있어요.

 

sLLM은 LLM보다는 성능이 낮지만 sLM보다는 훨씬 높은 성능을 보여주는데요. sLLM도 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 창의적인 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등에서 성능이 뛰어난 편입니다.

 

sLM은 LLM 및 sLLM만큼 높은 성능은 아니지만 간단한 자연어 처리 작업을 수행하는데 효과적으로 사용됩니다. 예를 들어 음성 인식, 챗봇, 자동완성 등에 다양하게 적용되는데요.

 

최근 온디바이스 AI 방식으로 갤럭시 s24처럼 AI폰 등이 출시되고 있는데 이러한 기기에 탑재되는 AI 모델이 일반적으로 sLM 방식입니다.

 

 

 

3. 학습 데이터양

 

LLM은 방대한 양의 데이터로 학습됩니다. 인터넷 웹페이지 문서, 책, 뉴스 기사, 코드 등 다양한 분야의 데이터를 학습하여 인간의 언어 뉘앙스와 복잡성을 이해하는 데 사용되는 AI 모델입니다.

 

sLLM은 LLM 만큼의 방대한 양의 데이터는 아니지만 사람의 언어 즉 자연어 처리 시 뉘앙스를 이해하고 복잡성도 어느 정도 이해할 수 있습니다.

 

sLM은 sLLM보다 적은 양의 데이터로 학습되는데요. 이는 모델 학습 및 배포 과정을 간소화하고 비용을 절감할 수 있다는 것을 의미하죠. 즉 클라우드가 아닌 로컬 기기에서만 서비스될 수 있는 AI 서비스에 적합한 모델입니다.

 

 

 

4. 속도

 

응답 속도 측면에서 LLM이 가장 느립니다. 그다음으로 sLLM이며 가장 속도가 빠른 AI 모델은 sLM입니다. AI 모델의 속도는 모델 크기, 학습 데이터양 등과 반비례한다고 보시면 됩니다.

 

5. 에너지 소모

 

LLM은 가장 많은 에너지를 소모합니다. 그다음으로 sLLM이고 가장 적은 에너지를 소모하는 AI 모델은 sLM입니다. 이 자원 소모는 결국 비용과 비례하는 부분이죠. 이런 이유로 sLM은 가장 저렴한 비용으로 운영이 가능합니다.

 

 

 

6. 적용 분야

 

LLM AI 모델의 적용 분야는 창의적이고 다양한 분야의 텍스트 생성, 방대한 언어 번역, 질의응답, 요약, 코드 생성, 챗봇, 자동완성, 감정 분석, 분류 등으로 다양한 자연어 처리 작업에 사용됩니다.

 

sLLM은 LLM과 유사한 작업에 적용될 수 있지만 성능 면에서 제한적이고 적용 범위가 다소 제한될 수 있습니다.

 

sLM은 일반적으로 온디바이스 AI 방식으로 운영하는 로컬 형식의 AI 서비스에 사용되는데요. 주로 음성 인식, 챗봇, 자동완성, 감정 분석, 분류 등 비교적 간단한 자연어 처리 작업에 적용됩니다.

 

 

 

LLM, sLLM, sLM 장점 및 단점

 

LLM(대규모 언어 모델)의 장점은 가장 높은 성능과 다양한 작업을 수행할 수 있다는 것입니다. 반면에 단점은 모델의 크기가 크고 학습 및 실행에 많은 자원이 소모되기 때문이 비용이 많이 듭니다. 또한 속도도 느립니다.

 

sLLM(소형 대규모 언어 모델)의 장점은 모델 크기가 LLM보다는 작은 편이지만 학습 및 실행에 필요한 자원이 다소 적게 들기 때문에 비용이 절감될 수 있어요. 속도는 빠른 편입니다. 반면에 단점은 LLM에 비해 성능이 낮다는 점이죠.

 

sLM(소형 언어 모델)의 장점은 모델 크기가 작아서 속도가 빠르고 자원 소모도 적기 때문에 비용이 저렴하다는 것입니다. 반면에 수행 가능한 작업이 간단하고 제한이 있죠. 또한 정확도 측면에서 LLM과 sLLM보다 낮습니다.

 

 

 

 

결론적으로 정리하면,

 

LLM(Large Language Model)은 수천억 개 이상의 매개변수를 가지고 있는 대규모 언어 모델입니다.

sLLM(Small Large Language Model)은 수백억 개 이상의 매개변수를 가지고 있는 소형 대규모 언어 모델입니다.

sLM(Small Language Model)은 수백만 개 또는 수십억 개의 매개변수를 가지고 있는 소형 언어 모델입니다.

 

 

 

 

LLM, sLLM, sLM은 각각 장단점을 가지고 있으며 적용 분야에 따라 적합한 AI 모델을 선택하여 사용할 수 있습니다.

 

가장 성능이 좋고 방대한 양의 데이터를 학습해야 하는 경우라면 LLM이 적합하고 성능과 자원 소모 측면에서 균형을 유지하고자 한다면 sLLM이 적합하죠.

 

가장 간단한 작업 즉 어떤 기업이 자체 보유한 데이터만으로 AI 서비스를 운영하고자 할 경우 또는 스마트폰 등의 로컬 기기에서 온디바이스 AI 방식으로 서비스할 경우 sLM이 가장 적합하다고 할 수 있습니다.

 

 

 

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