배경 – AI 언어 모델의 발전과 분류 필요성
최근 몇 년 사이에 자연어 처리(NLP) 분야는 급격한 변화를 겪었습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 등장으로, 기계 번역ㆍ문서 요약ㆍ챗봇ㆍ코드 생성 등 다양한 애플리케이션이 발전했지요. 하지만 모델의 크기, 용도, 추론 방식에 따라 적합한 솔루션이 다르고, 이를 구분하기 위한 용어도 여럿 등장했습니다.
- 전통적 LLM은 수십억~수백억 개 파라미터로 대규모 컴퓨팅 자원을 요구
- SLM은 “작은” LLM으로 경량화해 엣지나 비용 제약 환경에서 구동
- sLLM은 특정 도메인에 맞춰 추가 학습한 ‘특화형’ LLM
- vLLM은 모델이 아닌, LLM을 빠르고 효율적으로 서비스하기 위한 추론 엔진
이처럼 서로 다른 개념을 명확히 이해해야 올바른 모델을 선택하고 운영 비용을 절감하며, 기대 이상의 성능을 얻을 수 있습니다. 본문에서는 각 용어의 정의부터 대표 모델 비교, 도입·활용 포인트까지 폭넓게 다룹니다.
LLM(대규모 언어 모델)의 정의와 특성
LLM이란?
- Large Language Model의 약자로, ‘수십억(10⁹)~수백억(10¹¹) 개’ 이상의 파라미터를 가진 딥러닝 기반 언어 모델
- 범용성(General-Purpose): 방대한 텍스트 코퍼스로 사전 학습되어, 별도 튜닝 없이도 문장 생성·요약·질의응답 등 다양한 태스크 수행 가능
- 예시: GPT-3(175B), PaLM(540B), Google’s LaMDA, Meta의 LLaMA(70B)
LLM의 장단점
- 장점
- 다목적(다중 태스크) 활용
- 사용자 친화적(프롬프트만으로 다양한 출력 가능)
- 단점
- 대규모 메모리·연산 자원 필요
- 추론(latency) 느림
- 운영 비용 및 탄소 배출 우려
SLM(Small Language Model)의 정의와 활용
SLM이란?
- Small Language Model의 약자로, 파라미터 수 30B(300억) 이하 수준으로 경량화된 범용 LLM
- 엣지 디바이스(스마트폰, IoT)나 사내 서버 등 제한된 자원 환경에서도 실시간 추론 가능
- 대표 모델: LLaMA 7B/13B, Mistral 7B/8B, Gemma 3B/9B
SLM의 특징
- 경량화
- 메모리 점유율 최소화(수 GB)
- 빠른 로딩 및 즉시 추론 가능
- 낮은 비용
- 클라우드 GPU 비용 절감
- 자체 호스팅 환경에서 무료 또는 저비용 운영
- 성능-용량 균형
- 대형 LLM 대비 성능 저하는 있으나, 보편 업무(챗봇, 요약)에는 충분
SLM 활용 사례
- 모바일 앱 내 챗봇
- 소규모 스타트업의 문서 자동화
- 실시간 번역 서비스의 엣지 배포
sLLM(Specialized LLM)의 정의와 가치
sLLM이란?
- Domain-Specialized LLM의 약자로, 특정 산업(의료·법률·보험) 또는 업무(계약 검토·재무 보고서 작성)에 최적화
- 파인튜닝(fine-tuning) 또는 **지속 학습(continuous learning)**을 통해 도메인 데이터만 집중 학습
- 파라미터 수와 무관: 수십억 파라미터라도 도메인 특화가 핵심
sLLM의 장점
- 정확도 향상: 일반 LLM 대비 도메인 용어·문법 이해도 우수
- 위험 최소화: 전문 분야 지식 오류 감소
- 비즈니스 효율: 특정 워크플로우에 최적화된 응답으로 생산성 증대
sLLM 구축 방법
- 도메인 데이터 수집: 내부 레거시 문서, 업계 논문, 고객 문의 로그
- 사전 처리 및 정제: 토큰화, 중복 제거, 레이블링
- 파인튜닝: 안정적 학습을 위한 하이퍼파라미터 조정(RLHF, LoRA 등 기법 활용)
- 평가 및 검증: 도메인 전문가 검토, 정확도·일관성 측정
- 배포 및 모니터링: 실제 서비스에서 오류·편향 감시, 지속 학습 전략 병행
vLLM: 차세대 추론 엔진
vLLM이란?
- 정의: LLM 추론(Serving) 성능을 극대화하기 위한 오픈소스 엔진
- 설치:
pip install vllm - 기능
- 배치 추론(batch inference) 자동 최적화
- 스트리밍 응답 지원으로 챗봇 UX 개선
- GPU 메모리 조각화 최소화
vLLM 도입 효과
- 추론 속도 2~10배 향상
- 메모리 사용량 절반 이하
- 멀티 모델 동시 서비스 가능
주요 범용 모델 비교: Gemma·LLaMA·Mistral
| 모델 | 파라미터 수 | 특징 | 분류 |
|---|---|---|---|
| Gemma | 3B / 9B | Google Gemma, 빠른 속도·높은 일관성 | LLM + SLM |
| LLaMA | 7B / 13B / 70B | Meta LLaMA, 개방형 라이선스, 연구 중심 | LLM + (일부 SLM) |
| Mistral | 7B / 8B | Mistral Research, 효율적 연산·경량화 | LLM + SLM |
- 공통점: 모두 범용 LLM
- 차이점
- 파라미터 규모 및 라이선스
- 성능 튜닝 목표(연구 vs. 상업 vs. 속도)
- 에코시스템(Hugging Face, GitHub 도구 지원 여부)
카카오 Kanana 1.5: 범용인가 특화인가?
Kanana 1.5 개요
- 버전: Base(2.1B)·Instruct(8B)
- 라이선스: Apache 2.0
- 언어: 한국어·영어 최적화
- 목표: 대규모 한국어 AI 서비스 지원
Kanana 1.5 분류
- 파라미터 기준 2.1B 버전은 SLM 범주에 포함 가능
- 그러나 도메인 특화 학습 없이, 범용 AI 서비스(챗봇·문서 자동화)에 초점
- 따라서 General-Purpose LLM으로 분류되며, sLLM은 아님
모델 선택 가이드
- 자원 제약 여부
- 서버·GPU가 부족 → SLM(7B 이하) + vLLM 도입
- 무제한 클라우드 → 대형 LLM 가능
- 도메인 전문성
- 법률·의료 등 전문 분야 → sLLM 구축 또는 도메인 특화 모델 이용
- 범용 QA·챗봇 → 범용 LLM
- 추론 성능 요구치
- 실시간 대화 → SLM + vLLM
- 배치 처리(문서 분석) → 대형 LLM 가능
- 개발·운영 역량
- MLOps 인프라 갖춤 → 파인튜닝·지속 학습 가능
- 최소 인력 → Hugging Face Hub 모델 활용
활용 사례
- 금융사: 내부 보고서 요약용 sLLM으로 정밀도·응답속도 개선
- 헬스케어: EMR(Electronic Medical Records) 분석에 특화된 sLLM 도입
- 스타트업: 고객 문의 응대에 LLaMA 7B + vLLM 적용, 서비스 비용 70% 절감
- 모바일 앱: 온디바이스 SLM 탑재로 네트워크 없이 실시간 텍스트 완성 지원
미래 방향 및 고려사항
- Parameter-Efficient Tuning: LoRA, prefix-tuning 등으로 파인튜닝 비용 절감
- 양자화(Quantization): 4bit/8bit로 경량화해 SLM 성능 극대화
- 멀티모달 통합: 텍스트·이미지·음성 결합 모델 확산
- 윤리·투명성 확보: 도메인 특화 시 편향·프라이버시 위험 관리
- 자동화 파이프라인: 데이터 수집→튜닝→배포 전 과정 MLOps로 체계화
결론
AI 언어 모델 생태계는 ‘크기’뿐 아니라 ‘특화 여부’, ‘추론 방식’, ‘운영 비용’이라는 복합 요소로 구성됩니다.
- LLM: 범용, 대규모
- SLM: 작고 범용, 경량화
- sLLM: 도메인 특화, 파라미터 수 무관
- vLLM: 추론 엔진, 모델 아님
모델을 도입할 때는 자원, 목표, 도메인, 비용 네 가지 축에서 균형을 맞춰야 합니다. 올바른 선택은 비즈니스 경쟁력을 좌우합니다.
“한 장의 GPU로 GPT급 성능?! Mistral로 가능할까?”