sLLM 개념 및 유형 모델 구성 방법 완벽 가이드

최근 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)들이 주목받고 있습니다.
우리가 자주 듣는 ChatGPT 같은 게 대표적인 대규모 언어 모델인데요. 최근엔 이걸 꼭 크게 만들 필요가 없다는 얘기가 나오고 있습니다.
바로 작은 규모로도 충분한 성능을 낼 수 있는 모델, sLLM(Small Language Model)에 대한 얘기입니다.
이 글에서는 sLLM 개념과 그 유형 모델을 구성하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

참고로 최근 AI 기술의 역사와 최신 트렌드에 대한 정보는 아래 참조 바랍니다.

sLLM 개념 및 유형 모델 구성 방법 완벽 가이드

sLLM 개념

sLLM은 작은 규모의 언어 모델입니다.
LLM이 수십억 개의 파라미터로 만들어지는데, sLLM은 그보다 훨씬 적은 파라미터를 가지고 있습니다. 그래서 모델 크기가 훨씬 작습니다.
하지만 중요한 건, 이 작은 모델도 제대로만 만들면 꽤 괜찮은 성능을 낼 수 있다는 것입니다.
sLLM은 이러한 자원을 보다 효율적으로 활용하여 특정한 목적을 달성하는 것이 목표입니다.

sLLM 필요성

요즘 AI는 큰 데이터를 활용해서 만든 LLM들이 잘 나가고 있는데, 그만큼 비용도 많이 들고, 학습하는 데 시간도 오래 걸립니다.
그런데 꼭 그렇게 많은 자원을 써야 하는 건 아닙니다. 특히 자원이 제한된 환경에서는 오히려 작은 모델이 더 유리한 측면도 있습니다.
컴퓨터 성능이 그리 좋지 않거나, 모바일 디바이스에서 빠르게 돌려야 할 때 sLLM이 LLM보다 더 적합하게 되는 거죠.

sLLM 주요 특징

sLLM은 LLM보다 상대적으로 더 적은 데이터로 학습되며, 효율성 중심의 구조를 지니고 있습니다. 그 주요 특징으로는 다음과 같습니다.

파라미터 수 감소: LLM에 비해 파라미터 수를 줄여 모델 크기를 대폭 축소합니다.
특정 도메인 최적화: 대규모 데이터를 필요로 하지 않고, 특정 분야에 최적화된 결과를 내는 데 집중합니다.
효율성 중심의 설계: 적은 자원을 활용하여 빠른 계산을 목표로 합니다.
모듈성: 작업마다 필요한 부분만 골라서 쓸 수 있습니다.
낮은 에너지 소비: 대규모 모델 대비 학습과 추론에 소요되는 에너지가 적습니다.

sLLM 모델 유형

sLLM에는 다양한 유형이 있으며, 이를 사용자의 요구에 맞게 커스터마이즈 할 수 있습니다. 일반적으로 sLLM 유형은 다음과 같은 방식으로 나뉩니다:

프리트레인된 모델 기반 sLLM

이미 대규모로 학습된 모델을 작은 데이터로 다시 맞춤형으로 만드는 방식입니다.
예를 들어, GPT나 BERT 같은 걸 활용해서 작은 데이터셋에 맞게 최적화시키는 거라고 보시면 됩니다.

지식 증류를 통한 sLLM

지식 증류(Knowledge Distillation)라는 건, 큰 모델에서 중요한 정보를 뽑아서 작은 모델에 전수하는 방식입니다.
큰 모델이 교사 역할을 하고, 작은 모델은 학생처럼 배워나가는 거라 보시면 됩니다.
이 방식으로 성능은 유지하면서도 모델 크기를 대폭 줄일 수 있게 됩니다.

트랜스퍼 러닝을 통한 sLLM

트랜스퍼 러닝(Transfer Learning)은 말 그대로 ‘학습을 옮긴다’는 의미입니다.
이미 학습한 모델을 기반으로 다른 작업에 적용하는 건데, 소규모 데이터셋으로도 잘 작동해서 성능을 극대화 할 수 있습니다.

하드웨어 최적화 기반 sLLM

하드웨어 최적화 기반은 말 그대로 특정 하드웨어에 맞춰 설계된 모델입니다.
모바일이나 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 같은 환경에서 빠르고 효율적인 추론을 가능하게 합니다.

프루닝(Pruning)과 양자화(Quantization)를 통한 sLLM

프루닝은 모델에서 중요하지 않은 파라미터를 잘라내서 모델 크기를 줄이는 방식이고, 양자화는 숫자 표현을 줄여서 메모리 사용량을 줄이는 방법입니다.
이 두 가지를 쓰면 성능은 유지하면서도 모델을 작고 빠르게 만들 수 있게 됩니다.

sLLM 모델 구축 방법

1. 데이터 준비

모델을 구축하기 위해 먼저 중요한 것은 학습에 사용할 데이터를 준비하는 것입니다.
sLLM은 대규모 데이터셋을 사용하지 않기 때문에, 상대적으로 소규모이지만 품질 높은 데이터셋을 사용하는 것이 중요합니다.
데이터는 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 해당 분야에서 가장 관련성 높은 데이터를 수집하는 것이 핵심입니다.

2. 모델 아키텍처 선택

sLLM은 다양한 모델 아키텍처에서 구축될 수 있습니다. 대표적으로 트랜스포머(Transformer) 기반 아키텍처나 순환신경망(RNN), 그리고 컨볼루션 신경망(CNN) 등을 사용할 수 있습니다.
작은 데이터셋에서도 성능을 극대화할 수 있는 아키텍처를 선택하는 것이 중요합니다.

3. 프리트레인 모델 사용

프리트레인된 모델을 사용하는 것은 sLLM을 구축하는 매우 효율적인 방법입니다.
이를 통해 학습 시간을 대폭 단축시킬 수 있으며, 성능 역시 보장할 수 있습니다.
파인튜닝을 통해 프리트레인된 모델을 특정 도메인에 맞게 수정하여 사용합니다.

4. 지식 증류 적용

지식 증류 방법은 대규모 모델에서 학습된 지식을 작은 모델로 압축하여 학습시키는 방식입니다.
이 방식은 대규모 모델의 성능을 그대로 유지하면서도 계산 자원을 적게 사용하는 것이 장점입니다.

5. 모델 프루닝과 양자화

sLLM을 구축하는 과정에서 프루닝과 양자화는 필수적인 단계로 꼽힙니다.
프루닝은 불필요한 신경망 파라미터를 제거하여 모델 크기를 줄이는 작업이며, 양자화는 부동소수점 연산을 정수 연산으로 변환해 연산량을 줄이는 방식입니다.
이 두 기법을 활용하면 모델의 크기와 속도, 에너지 효율성을 크게 개선할 수 있습니다.