LLMs vs. SLMs : 대규모 및 소규모 언어 모델의 차이점
ChatGPT를 비롯한 생성형 AI는 어느새 우리의 일과 일상 속 깊숙한 자리를 차지하게 되었습니다. 이제 AI가 어떻게 만들어지고, 어떤 방식으로 활용되어야 하는지에 대한 이해는 기술 분야뿐 아니라 다양한 산업 전반에서 중요한 과제가 되고 있습니다.특히 언어 모델의 ‘크기’는 단순한 기술적 차이를 넘어, 정확성, 효율성, 자원 소모 등 여러 요소에 직결되는 핵심 기준입니다. 파라미터 수가 적고 특정 용도에 맞게 소규모 데이터로 미세 조정되는 SLMs(Small Language Models)과 방대한 데이터셋을 기반으로 대규모 리소스를 활용하는 LLMs(Large Language Models)는 그 대표적인 예입니다.이번 블로그에서는 스플렁크(Splunk)의 공식 콘텐츠를 바탕으로, 두 언어 모델이 어떻게 만들어지고 작동하는지, 어떤 점에서 차이를 보이며 각각 어떤 상황에 적합한지를 함께 살펴보겠습니다.✅언어 모델이란 무엇인가요?언어 모델은 자연스러운 인간 언어를 생성할 수 있는 AI 계산 모델입니다. 이는 결코 쉬운 일이 아닙니다. 이 모델들은 확률적 머신 러닝 모델(machine learning models)로 학습되어 구문 시퀀스에서 생성에 적합한 단어의 확률 분포를 예측하여 인간의 지능을 모방하려고 시도합니다. 과학 영역에서 언어 모델의 초점은 두 가지입니다.1. 지능의 본질을 이해하는 것2. 그리고 그 본질을 실제 인간과의 의미 있는 지능적 소통 형태로 구현하는 것인간 지능을 보여주는 측면에서, 현재 자연어 처리(NLP, natural language processing) 분야의 최첨단 AI 모델들은 아직 튜링 테스트를 통과하지 못했습니다. (통신이 인간인지 컴퓨터인지 구분할 수 없는 경우 기계는 튜링 테스트를 통과한 것으로 간주합니다.)특히 흥미로운 점은 우리가 이 지표에 꽤 근접해 가고 있다는 점입니다. 확실히 과대 포장된 대규모 언어 모델(LLMs)과 덜 과대 포장되기는 했지만 유망한 SLMs이 있습니다. (SLM은 ‘Small Language Model’ 또는 'Short Language Model'을 의미할 수 있습니다.)✅ SLMs vs LLMs 이미 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 대해 잘 알고 계실 것입니다. 이 생성형 AI는 학술, 산업, 소비자 분야를 아우르는 다양한 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 이는 주로 음성 통신 형태로 상대적으로 복잡한 상호작용을 수행할 수 있는 능력 때문입니다.현재 LLM 도구는 인터넷에 존재하는 지식을 활용하는 지능형 기계 인터페이스로 사용되고 있습니다. LLM은 훈련에 사용된 인터넷상의 관련 정보를 추출해 사용자에게 간결하고 이해하기 쉬운 형태로 제공합니다. 이는 인터넷에서 쿼리를 검색하고 수천 개의 웹 페이지를 읽어보며 간결하고 결론적인 답변을 도출하는 과정의 대안입니다.ChatGPT는 이전에 OpenAI의 GPT와 Google의 BERT 기술에 한정되었던 LLM의 첫 번째 소비자 대상 사례입니다. 최근 버전들은 ChatGPT를 포함해 프로그래밍 스크립트를 기반으로 훈련되고 개발되었습니다. 개발자들은 텍스트 사용자 프롬프트를 통해 요구사항과 제한사항을 적절히 지정할 수 있다면 ChatGPT를 사용해 완전한 프로그램 기능을 작성합니다.현재 인기 있는 LLMsAI 시대가 시작된 지 2년이 넘은 지금, ChatGPT보다 훨씬 많은 LLMs가 존재합니다. 다음은 몇 가지 대표적인 예시입니다.· Claude LLM은 Anthropic에서 개발한 AI 모델로, 헌법적 AI 개념을 중심으로 설계되었습니다. Claude는 온라인, 모바일, API를 통해 이용할 수 있으며, 특정 버전은 유머와 미묘한 의미를 강조할 수 있습니다. 또한 소프트웨어 프로그래밍에 널리 활용될 수 있으며, Claude(LLM)는 사용자와 마찬가지로 컴퓨터를 사용할 수 있습니다.· DeepSeek-R1은 자기 검증(self-verification), 연쇄 추론(chain-of-thought reasoning), 성찰(reflection) 등을 통해 중요한 문제 해결을 처리하는 오픈소스 도구입니다.· Gemini는 Google의 LLM 제품군 이름입니다. Google Drive나 Gmail과 같은 Google 제품을 사용하는 경우 Gemini가 출시된 것을 이미 보셨을 것입니다.· GPT-4o는 GPT 시리즈의 최신 버전입니다. 4에서 크게 업그레이드된 이 버전은 더 자연스러운 ‘인간’ 상호작용을 가능하게 하며, 인간 감정을 해석할 수 있고, 제공된 사진이나 화면 공유에 대해 질문을 할 수 있습니다.기타 참고할 만한 모델로는 Meta의 Llama, IBM Granite, Mistral, Microsoft의 Orca, Baidu의 Ernie 등이 있습니다.오늘날 가장 일반적인 사용 사례인 콘텐츠 생성 외에도 SLM과 LLM은 문서 및 이메일 분류, 긴 문서 및 보고서 요약, 정서 분석, 이상 징후 감지, 코딩 등과 같은 텍스트 분류 작업에 사용됩니다.✅언어 모델의 작동 방식언어 모델은 어떻게 작동할까요? SLM과 LLM은 아키텍처 설계, 훈련, 데이터 생성, 모델 평가 등 모든 과정에서 확률적 머신 러닝의 유사한 개념을 따릅니다. LLM을 사용하여 자연어를 생성하는 주요 단계를 검토해 보겠습니다. 기술적이거나 구체적인 내용은 생략하고 개략적인 수준에서 설명하겠습니다.단계 1. 일반적인 확률적 머신 러닝(General probabilistic machine learning)이 단계에서는 가장 높은 확률로 진정한 예측을 표현할 수 있는 매개변수를 가진 수학적 모델을 개발하는 것이 목표입니다. 언어 모델의 맥락에서 이러한 예측은 자연어 데이터의 분포입니다. 목표는 사용자의 프롬프트 쿼리를 포함한 가용한 맥락적 지식을 기반으로 가장 발생 가능성이 높은 문장 시퀀스를 생성하기 위해 학습된 자연어의 확률 분포를 사용하는 것입니다.단계 2. 트랜스포머 아키텍처와 셀프 어텐션(Architecture transformers and self-attention)단어와 순차적 문장 간의 복잡한 관계를 학습하기 위해 현대 언어 모델은 이른바 트랜스포머 기반(Transformers-based) 딥러닝 아키텍처를 활용합니다. 트랜스포머는 텍스트를 중요도에 따라 가중치 부여된(weighed) 수치적 표현으로 변환하여 순서 예측 시 사용합니다.단계 3. 사전 학습과 파인 튜닝(Pretraining and fine tuning)언어 모델은 특정 작업 도메인에 맞게 심도 있게 미세 조정되고 공학적으로 설계됩니다. 이 과정은 다음과 같은 방법으로 모델 매개변수를 조정하는 것을 포함합니다.1. 도메인 특정 지식으로 모델을 훈련합니다.2. 사전 훈련된 데이터 기반으로 모델 매개변수를 초기화합니다.3. 모델 성능을 모니터링 합니다.4. 모델 하이퍼파라미터를 추가로 조정합니다.언어 모델 공학의 또 다른 중요한 용도는 원하지 않는 언어 결과(예: 혐오 발언 및 차별)에 대한 편향을 제거하는 것입니다.단계 4. 모델의 지속적인 평가LLM과 SLM을 평가하는 것은 정성적 및 정량적 평가를 포함합니다. 이에는 다음과 같은 항목이 포함됩니다.· 퍼플렉시티 점수는 모델이 단어 시퀀스를 예측하는 능력을 측정합니다. 점수가 낮을수록 모델의 성능이 우수합니다.· BLUE 점수는 모델 출력을 인간이 작성한 콘텐츠와 비교하여 텍스트 생성을 평가합니다.· 인간 평가는 인간 전문가들이 모델의 응답이 관련성과 정확성을 충족하는지 평가합니다.· 편향 및 공정성 테스트는 모델의 응답에 존재하는 편향을 식별합니다.✅LLM과 SLM의 차이점이제 SLM과 LLM 기술의 차이점에 대해 알아보겠습니다. 여기서 중요한 점은 단순히 모델이 얼마나 많은 데이터를 학습했는지, 즉 데이터 세트가 크거나 작은지에 대한 차이가 아니라 그보다 더 복잡한 문제라는 점입니다.크기와 모델 복잡성SLM과 LLM의 가장 눈에 띄는 차이점은 아마도 모델 크기일 것입니다.· ChatGPT(GPT-4)와 같은 LLM은 1.76조 개의 파라미터를 포함하는 것으로 알려져 있습니다.· Mistral 7B와 같은 오픈 소스 SLM은 73억 개의 모델 파라미터를 포함할 수 있습니다.차이는 모델 아키텍처의 학습 프로세스에서 비롯됩니다. ChatGPT는 인코더-디코더 모델 체계에서 자체 주의 메커니즘을 사용하는 반면, Mistral 7B는 디코더 전용 모델에서 효율적인 훈련을 가능하게 하는 슬라이딩 윈도우 주의 메커니즘을 사용합니다.맥락 이해 및 도메인 특수성SLM은 특정 도메인의 데이터로 학습됩니다. 여러 지식 영역의 전체적인 맥락 정보는 부족할 수 있지만 선택한 영역에서 뛰어난 능력을 발휘할 가능성이 높습니다.반면 LLM의 목표는 더 넓은 수준에서 인간의 지능을 모방하는 것입니다. 더 큰 데이터 소스에 대해 학습되며 도메인별 SLM에 비해 모든 도메인에서 상대적으로 우수한 성능을 발휘할 것으로 기대됩니다. 즉, LLM은 더 다재다능하며 프로그래밍과 같은 더 나은 다운스트림 작업을 위해 조정, 개선 및 엔지니어링할 수 있습니다.자원 소비LLM을 훈련하는 것은 리소스 집약적인 프로세스이며 대규모 클라우드의 GPU 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. ChatGPT를 처음부터 트레이닝하려면 수천 개의 GPU가 필요합니다.반면, Mistral 7B SLM은 적절한 GPU를 갖춘 로컬 머신에서 실행할 수 있으며, 7B 파라미터 모델을 훈련하는 데에도 여러 GPU에서 몇 시간의 컴퓨팅 시간이 필요합니다.편향성(Bias)LLM은 편향성이 있는 경향이 있습니다. 그 이유는 적절하게 미세 조정되지 않았고 인터넷에 공개적으로 액세스 가능하고 게시된 원시 데이터로 학습하기 때문입니다. 이러한 학습 데이터의 출처로 인해 학습 데이터는 다음과 같은 가능성이 있습니다.· 특정 그룹이나 아이디어를 과소 대표하거나 잘못 표현할 수 있습니다.· 라벨이 잘못 지정될 수 있습니다.언어 자체가 방언, 지리적 위치, 문법 규칙 등 다양한 요인에 따라 자체적인 편견을 도입한다는 점에서 더 복잡한 문제가 발생합니다. 또 다른 일반적인 문제는 모델 아키텍처 자체가 의도치 않게 편향을 적용할 수 있으며, 이는 눈에 띄지 않을 수 있다는 것입니다.SLM을 사용하면 편향의 위험이 더 적습니다. SLM은 상대적으로 작은 도메인별 데이터 세트를 학습하기 때문에 LLM에 비해 편향의 위험이 자연히 낮습니다.추론 속도(Inference speed)SLM의 모델 크기가 작다는 것은 사용자가 로컬 컴퓨터에서 모델을 실행하고도 허용 가능한 시간 내에 데이터를 생성할 수 있다는 것을 의미합니다. LLM은 데이터를 생성하기 위해 여러 개의 병렬 처리 장치가 필요합니다. LLM에 액세스하는 동시 사용자 수에 따라 모델 추론 속도가 느려지는 경향이 있습니다.데이터 세트(Data Sets)지금까지 살펴본 바와 같이 SLM과 LLM의 차이는 학습되는 데이터를 훨씬 뛰어넘습니다. 하지만 “어떤 데이터로 학습했는가”라는 질문에는 약간의 뉘앙스가 있습니다.· 더 작은 모델이 LLM과 동일한 데이터로 학습되었지만 도메인 특수성에 최적화되어 있다면 여전히 SLM으로 간주될 수 있습니다.· 더 작은 모델에 범용 접근 방식이 있다면 SLM이 아닌 축소된 LLM으로 간주해도 무방합니다.✅그렇다면 LLM이 모든 분야에 적합한 선택일까요?이 질문에 대한 답변은 언어 모델의 사용 사례와 이용 가능한 리소스에 완전히 달려 있습니다. 비즈니스 환경에서는 LLM이 콜 센터와 고객 지원 팀의 챗봇으로 더 적합할 가능성이 높습니다. 그러나 기능 특화형 사용 사례나 모델을 자신과 유사하게 만들려는 경우, SLM이 더 우수한 성능을 발휘할 가능성이 높습니다.✅다양한 사용 사례에 맞는 언어 모델 선택언어 모델의 효과성은 사용 방식에 따라 달라집니다. LLMs는 다양성을 요구하는 일반적인 응용 분야에 적합하며, SLMs는 효율성과 정밀도가 요구되는 특정 분야에서 우수한 성능을 발휘하는 모델입니다. 의료, 법률, 금융 분야를 예로 들어보겠습니다. 이 분야의 각 응용 프로그램은 고도로 전문적이고 독점적인 지식이 필요합니다. 이러한 지식을 바탕으로 내부에서 SLM을 훈련하고 내부 사용을 위해 미세 조정하면, 규제 및 전문성이 엄격한 산업에서 도메인 특정 용례를 위한 지능형 에이전트로 활용될 수 있습니다.요약하자면, LLM은 다양한 작업을 처리할 수 있는 범용 대형 모델로, 강력한 성능을 제공하지만 상당한 리소스가 요구됩니다. 반면, SLM은 특정 목적에 최적화된 효율적인 모델로, 더 적은 리소스로 빠른 추론이 가능하고, 편향성 위험도 상대적으로 낮습니다. 결국 어떤 언어 모델이 적합한지는 다용도성과 정밀성 중 어떤 가치에 무게를 두는지, 조직이 활용 가능한 인프라 자원이 어느 정도인지, 적용하려는 실제 업무 환경이 무엇인지에 따라 달라집니다.스플렁크는 이러한 AI 모델을 보안 및 운영 환경에 효과적으로 적용할 수 있도록 지원하는 통합 데이터 플랫폼입니다. AI 기반 보안 운영과 데이터 분석 체계를 고민하고 계시다면, 스플렁크 공식 파트너 클라우드네트웍스와 함께 해보시기 바랍니다.▶ 스플렁크(Splunk) : 자세히보기Splunk는 데이터 접근성을 개선하고, 데이터 기반 인사이트를 확보하고, 데이터 사일로를 제거할 수 있는 AI 기반 통합 보안 및 옵저버빌리티 플랫폼입니다. 업계 최고 수준의 데이터 플랫폼, 고급 분석, 자동화된 조사 및 대응을 통해 비지니스를 보호하고 보안 운영을 강화할 수 있으며, 기업 전체에 대한 옵저버빌리티로 모든 성능 문제가 비지니스에 미치는 영향을 파악하고 더욱 빠르게 해결할 수 있습니다. 클라우드네트웍스는 빅데이터 분야의 전문성을 기반으로 스플렁크 플랫폼의 구축과 기술 지원을 전문으로 하는 전담팀을 운영하고 있습니다. 스플렁크 도입 및 활용에 대한 문의사항은 공식 파트너사인 클라우드네트웍스 연락 부탁드립니다.
August 12, 2025
