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일반 LLM과 sLLM의 차이는 무엇인가요?

소형거대언어모델을 뜻하는 sLLM에 대해서 구체적으로 설명 부탁드립니다.
sLLM을 만들기 위하여 필요한 데이터, 데이터 수집방식, 활용방식, 모델 구축방식 등 구체적으로 이해하고 싶습니다.

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2개의 답변이 있어요!
  • 안녕하세요. 서종현 전문가입니다.

    일반 거대언어모델(LLM)과 소형 거대언어모델(sLLM)의 차이는 주로 모델 규모와 활용 목적에 있습니다.

    sLLM은 LLM보다 훨씬 작은 매개변수 수(수백만~수천만 단위)를 가진 경량 모델로, 일반적인 언어 처리 작업에 적합하지만, LLM만큼의 고성능과 범용성은 없습니다. 대신, 속도가 빠르고 운영 비용이 저렴하며, 보안이 중요한 환경에서 유리합니다.

    sLLM을 만들기 위해 필요한 데이터는 텍스트 기반 대규모 코퍼스이며, 목표 응용 분야에 맞게 특화된 데이터를 포함하면 효과적입니다. 데이터 수집은 공개 데이터셋, 웹 크롤링, 기업 내 자체 데이터 등 다양한 채널을 활용합니다.

    활용 방식은 모바일 기기, 임베디드 시스템, 사내 챗봇 등 제한된 자원 환경에 최적화됩니다. 모델 구축은 대규모 모델을 압축하거나 지식 증류(knowledge distillation),양자화(quantization) 같은 기술을 사용해 경량화 합니다.

    요약하면, sLLLM은 비용과 자원 효율성을 높이면서도 어느 정도의 언어 이해 및 생성은 유지하는 모델로, 특정 환경에 맞는 맞춤형 AI 구축에 적합합니다.

  • LLM과 sLLM 사이에는 세 가지 정도 주요한 차이점이 있습니다.

    1. 데이터 크기와 파라미터 수: LLM은 대용량 데이터셋으로 사전 훈련되며, 많은 파라미터를 가지고 있습니다. 
      반면, sLLM은 상대적으로 작은 규모의 데이터와 파라미터를 사용하여 더 경량화된 모델입니다.

    2. 성능: LLM은 대규모 모델이므로 더 많은 문맥과 언어 이해 능력을 가지고 있습니다.
      따라서 LLM은 일반적으로 더 높은 성능을 보이는 경향이 있습니다.
      반면, sLLM은 작은 모델이기 때문에 일부 성능에서는 LLM보다 약간 제한적일 수 있습니다.

    3. 배포 및 사용 용이성: LLM은 대용량이므로 학습에 많은 리소스를 요구합니다.
      이는 배포와 사용 용이성 측면에서 일부 제약을 가질 수 있습니다.
      sLLM은 작은 규모이므로 배포와 사용이 상대적으로 더 간편하며, 제한된 자원으로도 활용 가능합니다.

     

    LLM과 sLLM은 언어 모델 분야에서 혁신적인 발전을 이끌어 내고 있습니다.

    차이점에 대해서 말씀드렸지만 어떤 모델이 더 좋다고 말할 수는 없으며,

    필요성에 따라 달라질 것 같습니다.

     

    특히 sLLM은 기업 전용 특화 LLM으로 사용될 것이라는 전망이 있습니다.

    많은 기업들은 세상의 모든 지식을 알 필요가 없으며,

    맞춤형으로 본인들에게 특화된 AI 모델이 필요하기 때문입니다.