언어모델 비교 - LLM(Large Language Model), SLLM(Super Lightweight Language Model), SLM(Small Language Model)

 

인공지능 GPT를 기준으로 LLM(Large Language Model), SLLM(Super Lightweight Language Model), SLM(Small Language Model)의 특징을 비교하면 다음과 같습니다.

---

🔹 LLM (Large Language Model)

✅ 특징:

• 수십억~수천억 개의 파라미터를 가진 대규모 AI 모델
• 방대한 데이터 학습으로 다양한 분야에서 높은 성능 제공
• 강력한 자연어 이해 및 생성 능력 보유

✅ 장점:
✔ 다양한 질문과 복잡한 작업 수행 가능
✔ 높은 창의성과 정확성을 갖춘 응답
✔ 문맥 유지 및 추론 능력 우수

✅ 단점:
✖ 높은 연산 비용 (고성능 GPU 필수)
✖ 응답 속도가 상대적으로 느림
✖ 실시간 처리 및 임베디드 환경 적용 어려움

✅ 사용 사례:
🔹 ChatGPT, Bard, Claude 등 AI 챗봇
🔹 검색 엔진, 문서 생성 및 요약, 번역
🔹 코딩 보조 및 AI 도우미

 

 

---

🔹 SLM (Small Language Model)

✅ 특징:

• 수천만~수억 개의 파라미터를 가진 중소형 모델
• 특정 도메인 또는 특정 기능에 최적화 가능
• 경량화된 아키텍처로 적은 자원에서도 실행 가능

✅ 장점:
✔ 특정 분야(의료, 금융, 법률 등)에 맞춤형 적용 가능
✔ 응답 속도가 빠르며 비용 절감 가능
✔ 로컬 환경에서도 실행 가능

✅ 단점:
✖ 일반적인 LLM보다 문맥 유지 능력이 낮음
✖ 복잡한 질문이나 생성 작업에서는 한계가 있음

✅ 사용 사례:
🔹 챗봇, 개인 비서
🔹 기업 내 고객 지원 AI
🔹 도메인 특화 모델 (예: 의료 상담 AI)

 

 

---

🔹 SLLM (Super Lightweight Language Model)

✅ 특징:

• 수백만~수천만 개의 파라미터를 가진 초경량 AI 모델
• 모바일 및 엣지 디바이스에서도 실행 가능
• 빠른 응답 속도와 낮은 전력 소비 최적화

✅ 장점:
✔ 저사양 기기에서 사용 가능 (IoT, 모바일, 웨어러블)
✔ 응답 속도가 매우 빠름
✔ 클라우드 의존 없이 독립적 운영 가능

✅ 단점:
✖ 제한적인 문맥 유지 및 생성 능력
✖ 단순한 작업 외에는 사용이 어려움

✅ 사용 사례:
🔹 IoT 기기 내장 AI (예: 스마트 스피커, 스마트워치)
🔹 오프라인 AI 서비스 (예: 자동차 내장 AI)
🔹 실시간 음성 인식 및 간단한 챗봇

 

 

---

📌 LLM vs. SLM vs. SLLM 비교 요약

구분 LLM (Large Language Model) SLM (Small Language Model) SLLM (Super Lightweight Language Model)

모델 크기	수십억~수천억 개의 파라미터	수천만~수억 개의 파라미터	수백만~수천만 개의 파라미터
하드웨어 요구사항	고성능 서버 & GPU 필요	일반 PC 또는 중급 서버 가능	모바일, IoT 디바이스에서도 실행 가능
성능 및 정확도	최고 성능, 복잡한 작업 가능	도메인 특화 시 높은 성능	제한적인 자연어 처리
응답 속도	상대적으로 느림	빠름	매우 빠름
사용 비용	매우 높음	중간 수준	매우 저렴함
적용 분야	챗봇, AI 도우미, 문서 생성	고객 지원 AI, 도메인 특화 모델	IoT, 모바일 AI, 실시간 처리

 

 

 

---

🔥 결론: 어떤 모델을 선택할까?

• LLM → 복잡하고 창의적인 작업 수행, 고성능이 필요한 AI 서비스
• SLM → 특정 도메인에서 빠르고 비용 효율적인 AI 솔루션
• SLLM → 저사양 환경에서도 실행 가능한 초경량 AI 모델

💡 만약 "빠른 응답 속도 + 적은 자원 사용"이 필요하면 SLM 또는 SLLM이 적합하고, "고성능 + 창의적 AI"가 필요하면 LLM이 적합합니다.

 

[BigData] - 인공지능GPT - LLM, sLLM, 그리고 SLM의 특징 비교

[Programming] - 안전한 코딩을 위한 AI 어시스턴트 데이터 보호 방안

출처: https://couplewith.tistory.com/749 [AgileBus - IT 기술자를 위한 최신 기술 Trends:티스토리]