1. 개념 정의
- 대규모 언어 모델(LLM): 매개변수 규모는 일반적으로 수십억에서 수천억 개입니다. 대규모의 다양한 데이터에 대해 훈련된 이 앱은 강력한 언어 이해 및 생성 기능을 갖추고 있어 복잡한 작업과 일반적인 시나리오에 적합합니다.
- 소규모 언어 모델(SLM): 매개변수는 수백만에서 수십억에 이르며 특정 작업이나 도메인에 초점을 맞추고 현지화된 교육 및 배포가 더 효율적입니다.
2. 주요 차이점
- 모델 규모 및 훈련 데이터
- < li class="ql-indent-1"> LLM: 훈련 데이터가 방대하고 매개변수가 많습니다(수십억에서 수조).
- 기능 및 적용 가능한 시나리오
- LLM: 대화 생성, 교차 도메인 이해 및 복잡한 콘텐츠에 대한 추론에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
- 리소스 소비 및 배포 효율성
- LLM: 훈련 및 추론에는 높은 컴퓨팅 성능의 서버와 GPU 지원이 필요하므로 비용과 대기 시간이 높습니다.
- 비용 효율성 및 사용자 정의 가능성<
- li class="ql-indent-1"> LLM: 강력하지만 교육 비용이 높고 사용자 정의가 어렵습니다.
3. 애플리케이션 동향
- 많은 기업에서는 법률 문서 분석, 고객 서비스, 재무 보고서 생성 등과 같은 내부 작업에 SLM을 채택하고 있으며, 이는 SLM이 보다 효율적이고 제어 가능하며 데이터 개인 정보 보호를 보장하기 때문입니다.
- LLM은 창의적인 콘텐츠 생성, 다라운드 대화 추론 및 다중 모드 작업 분야에서 계속해서 이점을 발휘하고 있습니다.
- 점점 더 많은 시스템이 정확하고 효율적인 협업을 달성하기 위해 LLM을 SLM과 함께 사용하는 하이브리드 아키텍처로 기울고 있습니다.
4. 요약
- LLM(대형 모델)의 장점은 복잡하고 개방형 작업에 적합한 다양성과 표현력에 있습니다.
- SLM(소형 모델)의 장점은 효율성, 비용 및 제어 가능성이며 특정 작업에 대해 더 정확합니다. 이
- 둘의 결합은 비용과 성능 사이의 균형을 맞출 수 있으며, 이는 현재 업계에서 권장되는 AI 아키텍처 전략입니다.
