[AI 개념] 챗봇의 기본인 언어 모델! sLM과 LLM의 차이에 대해 알아봅시다.

[AI 개념] 챗봇의 기본인 언어 모델! SLM과 LLM의 차이에 대해 알아봅시다.

 

AI 챗봇을 사용할 때, LLM(대규모 언어 모델)과 sLM(소규모 언어 모델)의 차이를 알고 계신가요? 요즘 화제가 되는 ChatGPT, Claude, Bard 같은 챗봇들은 LLM 기반으로 작동하지만, 우리 일상 속에서 자주 접하는 고객 서비스 챗봇이나 음성 비서는 대부분 sLM을 활용합니다. 두 모델은 어떤 차이가 있을까요? 이번 포스팅에서 sLM과 LLM의 개념, 활용 방식, 기술적 차이를 전문적인 내용과 쉽게 이해할 수 있는 사례를 통해 설명해 드릴게요.

 

📌 목차

• LLM 기반 AI 서비스 사례 및 특징
• sLM과 LLM의 개념 및 규모 차이
• 구현 방식 및 학습 방법의 차이
• 활용 분야 및 적용 사례 비교
• 산업적 전망과 학술적 발전 방향

LLM 기반 AI 서비스 사례 및 특징

LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 대표적인 AI 서비스로는 ChatGPT(OpenAI), Bard(Google), Claude(Anthropic) 등이 있습니다. 이들은 모두 수십억~수조 개의 파라미터를 가진 LLM을 기반으로 하며, 방대한 데이터를 학습하여 질의응답, 번역, 코딩, 콘텐츠 생성 등 다양한 작업을 수행합니다.

 

서비스	개발사	특징
ChatGPT	OpenAI	GPT-4 기반, 다양한 질문에 답변 가능, 번역 및 코딩 보조
Bard	Google	LaMDA 기반, 실시간 정보 검색 기능 포함
Claude	Anthropic	안정적인 응답과 윤리적 대화 강조, 문서 요약 능력 강함

 

sLM과 LLM의 개념 및 규모 차이

 

sLM(소규모 언어 모델)과 LLM(대규모 언어 모델)은 언어를 학습하고 처리하는 AI 모델이지만, **데이터 양과 활용 방식, 성능에서 차이**가 있습니다.

 

• sLM (small Language Model): 특정 분야에 최적화된 소규모 모델, 주로 고객센터 챗봇, 번역 API, 음성 인식 등에 사용됨
• LLM (Large Language Model): 방대한 데이터를 학습하여 광범위한 주제를 다룸, 생성형 AI 및 지능형 비서 역할 수행

 

**파라미터(모델의 학습 가능한 가중치) 규모 비교**를 보면, **SLM은 수백만~수천만 개, LLM은 수십억~수조 개**에 이릅니다. 예를 들어, GPT-4는 수조 개의 파라미터를 가졌으며, Meta의 LLaMA 2 70B는 700억 개, Mistral 7B는 70억 개의 파라미터를 포함합니다.

 

 

구현 방식 및 학습 방법의 차이

 

LLM과 sLM은 학습 데이터의 양과 연산 자원 측면에서 차이가 큽니다. LLM은 방대한 데이터를 학습하며, 최신 Transformer 아키텍처와 대규모 병렬 연산 기술을 활용합니다.

 

• GPT-4 학습에 NVIDIA A100 GPU 25,000개 사용, 학습 기간 약 90일
• sLM은 단일 서버에서도 학습 가능, 특정 도메인 데이터로 최적화
• sLM은 상대적으로 빠르게 학습되며, 특정 과업에 맞게 조정하기 용이

 

또한, 학습 방식에서도 차이가 있는데, LLM은 광범위한 텍스트로 사전 학습(pre-training) 후 미세조정(fine-tuning)을 거칩니다. 반면 SLM은 처음부터 특정 과제에 맞춘 데이터셋으로 학습되거나, 기존 모델을 가져와 도메인 맞춤 학습하는 방식이 많습니다.

활용 분야 및 적용 사례 비교

 

sLM과 LLM은 각각의 장점을 살려 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 일반적으로 LLM은 창작 및 복잡한 문제 해결, SLM은 빠르고 효율적인 처리가 필요한 곳에서 사용됩니다.

 

활용 분야	sLM 적용 사례	LLM 적용 사례
고객 서비스	콜센터 챗봇, FAQ 자동 응답	상담 기록 분석, 자연스러운 대화 지원
번역 및 언어 처리	짧은 문장 번역, 키워드 분류	긴 문장 번역, 다국어 챗봇
코딩 및 개발	기본 코드 추천	코드 생성 및 디버깅
의료 및 법률	의료 문서 요약	진단 보조 및 법률 상담

 

산업적 전망과 학술적 발전 방향

 

현재 AI 산업은 **LLM의 성능 확장과 SLM의 최적화**라는 두 가지 흐름이 공존하고 있습니다.

 

• LLM 발전: 모델 크기 확장, 멀티모달 기능 추가 (예: 이미지+텍스트 분석)
• sLM 발전: 특정 분야에 맞춘 경량 모델 연구, 저비용 AI 기술 개발
• 윤리적 문제 해결: AI 환각 현상 감소, 모델 편향성 개선

 

미래에는 **특정 목적에 맞춘 중소형 모델과 대형 모델의 조합**이 더욱 중요해질 전망입니다. 기업들은 비용 효율성을 고려하여 **필요한 만큼만 모델을 활용하는 전략**을 선택할 가능성이 큽니다.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

 

Q1. LLM과 sLM의 가장 큰 차이는 무엇인가요?
A1. 가장 큰 차이는 데이터 규모와 활용 방식입니다. LLM은 방대한 데이터를 학습하여 다양한 질문에 답할 수 있지만, 연산 비용이 크고 특정 분야에서는 부정확할 수 있습니다. SLM은 특정 업무에 최적화되어 빠르게 응답하지만 범용적인 이해력은 부족합니다.

Q2. 기업에서는 LLM과 sLM 중 어떤 모델을 더 많이 활용하나요?
A2. 기업에서는 비용과 성능을 고려하여 상황에 맞게 선택합니다. 예를 들어, 고객센터 FAQ 챗봇이나 음성 인식 AI는 SLM을 활용하는 경우가 많고, 보다 복잡한 고객 상담이나 데이터 분석이 필요한 경우에는 LLM이 활용됩니다.

Q3. LLM을 사용하면 모든 질문에 정확한 답을 얻을 수 있나요?
A3. 아닙니다. LLM은 방대한 데이터를 학습했지만, 환각(hallucination) 문제로 인해 사실이 아닌 정보를 생성할 수도 있습니다. 따라서 중요한 정보를 얻을 때는 AI의 답변을 검증하는 것이 필요합니다.

Q4. 소규모 언어 모델(SLM)이 더 주목받는 이유는 무엇인가요?
A4. 최근에는 비용 절감과 효율성 때문에 SLM이 각광받고 있습니다. LLM은 막대한 GPU 자원이 필요하지만, SLM은 단일 서버에서도 실행 가능하기 때문에 기업들이 특정 업무에 최적화하여 활용하기에 적합합니다.

Q5. 미래에는 모든 AI 모델이 LLM으로 대체될까요?
A5. 그렇지 않습니다. LLM은 범용성이 뛰어나지만 연산 비용이 크고 특정 업무에는 최적화되지 않을 수 있습니다. 따라서 특정 목적에 맞는 sLM과 대규모 LLM이 공존하는 방향으로 발전할 가능성이 큽니다.

🔍 마무리 및 다음 이야기

 

오늘은 sLM과 LLM의 차이점과 활용 방식에 대해 깊이 있게 알아보았습니다. AI 챗봇과 언어 모델이 점점 발전하면서, 앞으로 우리 일상과 업무에서 더 자연스럽고 효율적인 AI가 활용될 것으로 기대됩니다.

앞으로 AI 언어 모델은 단순한 응답 생성에서 벗어나 인간과 협력하는 도구로 진화할 것입니다. 하지만 **AI의 윤리적 문제, 편향성, 데이터 보안 문제** 등 해결해야 할 과제도 많습니다. 이러한 **AI의 윤리적 고민과 미래 방향**에 대해 더 알고 싶다면, 다음 포스팅도 기대해주세요!

 

📌 다른 글도 함께 읽어보세요
!
👉 [AI 활용] 일상 속 AI 기술, 우리가 모르는 사이에 활용되고 있어요 part.3 - AI 활용에 대한 우려와 한계 : https://aijossi.tistory.com/15
👉 [AI NEWS] 2025년 3월 17일 AIJOSSI 리포트 - AI 기술 서비스 및 산업 동향 보고서 출처: https://aijossi.tistory.com/18