이제 많은 방송과 전문가들이 에이전트 AI에 대해서 많이 떠들고 있습니다. 그래서 LLM대신에 에이전트 AI가 적합한 SLM, Small Language Models에 대한 내용의 논문이 있어 가져와봤습니다. 제목은 Small Language Models are the Future of Agentic AI 으로 에이전트 AI는 LLM이 아닌 SLM에 있고, 점점 더 중요해 질 것이라는 내용되겠습니다.
SLM으로도 충분히 에이전트 AI 작업을 할 수 있지만 진짜 생산성을 위해서는 아직도 추론을 떠들기에는 이른감이 있지 않나싶은데 많은 전문가분들께서 벌써 추론을 얘기하고 미래를 나아가고 있네요.
언제 이상과 현실이 같은 적이 있었나요? ㅎㅎ 현실은 이제 시궁창에서 벗어나려고 하는데 장밋빛 단면만 보고서 다 이룬것처럼 떠들어대다가 현실이 들어나면 태세변환해서 맛좋은 희생양을 찾아다니겠죠 :)
DOI: 10.48550/arXiv.2506.02153
clova-x
small language models (SLMs)은 agentic AI 시스템에서 large language models (LLMs)보다 더 적합하고 경제적이며, 향후 AI agent 산업에서의 변화를 주도할 것입니다.
1. **SLM의 장점**
- SLMs은 낮은 지연 시간, 적은 메모리 및 계산 요구량, 그리고 낮은 운영 비용을 제공합니다.
- SLMs은 특정 도메인에서 적절한 작업 성능을 유지하면서도 효율적이고 예측 가능합니다.
2. **LLM과의 비교**
- LLMs은 광범위한 작업과 대화 능력을 제공하지만, 대부분의 agentic 작업은 반복적이고 범위가 정해져 있습니다.
- SLMs은 이러한 작업에 더 적합하며, 자원의 비효율적 할당을 방지합니다.
3. **경제적 이점**
- SLMs은 LLMs보다 더 저렴하고 유연한 배포가 가능하여, agentic 워크플로우에서의 비용 절감과 적응성을 높입니다.
- SLM-first 아키텍처는 비용 효율적이고 모듈화된 agentic AI를 구현하는 데 유리합니다.
4. **기술적 발전**
- 최근 SLMs은 LLMs와 유사한 성능을 발휘하면서도 더 작은 규모로 운영될 수 있도록 발전하고 있습니다.
- SLMs은 다양한 분야에서 LLMs를 대체할 수 있는 충분한 능력을 갖추고 있습니다.
gemini
## 📝 업로드하신 논문 요약: 에이전트 AI의 미래는 ‘작은 언어 모델(SLM)’에 달려있다
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### 연구 배경: 에이전트 AI, LLM에 과도하게 의존하다
최근 인공지능(AI) 업계에서 **에이전트 AI 시스템**의 성장은 매우 폭발적입니다. [cite_start]2024년 말 기준으로 이 분야의 경제적 가치는 수십억 달러에 달하며, 앞으로도 막대한 성장이 예상되고 있습니다[cite: 1770, 1772]. [cite_start]이러한 에이전트 AI는 사용자 대신 복잡한 작업을 계획하고 도구를 활용하며, 문제를 해결하는 **기초 지능**을 제공하기 위해 주로 **거대 언어 모델(LLM)**을 사용해 왔습니다[cite: 1774, 1775].
그러나 현재의 운영 모델은 하나의 범용적인 LLM이 모든 에이전트 요청을 처리하도록 설계되어 있습니다. [cite_start]이는 LLM 호스팅 클라우드 인프라에 막대한 자본 투자를 낳는 산업 구조를 형성했습니다[cite: 1779, 1780]. 본 논문은 이러한 업계 관행에 대해 의문을 제기합니다. [cite_start]에이전트 AI가 실제로 수행하는 작업의 대부분은 **반복적이고, 범위가 좁으며, 특화된** 소수의 작업인데 [cite: 1761, 1808][cite_start], 과연 이 모든 요청을 방대한 LLM 하나에 의존하는 것이 최선인지에 대한 근본적인 질문을 던집니다[cite: 1782].
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### 연구 목적: SLM이 에이전트 AI의 미래가 될 것이라는 입장 표명
[cite_start]이 연구의 핵심 목적은 **작은 언어 모델(SLM)**이 에이전트 AI 시스템을 위한 충분한 성능을 갖추고 있으며, LLM보다 **더 적합하고(suitable), 더 경제적(economical)인** 선택이므로, SLM이 에이전트 AI의 미래가 될 것이라는 강력한 입장을 제시하고 논증하는 것입니다[cite: 1762, 1783, 1801].
**SLM의 정의**는 특정 기기에 국한되지 않고, **일반 소비자 전자 기기에 탑재 가능**하며, 단일 사용자의 에이전트 요청을 실용적인 수준의 낮은 지연 시간으로 처리할 수 있는 언어 모델을 의미합니다. [cite_start]2025년 기준으로, 이는 일반적으로 **100억 개 미만의 매개변수**를 가진 모델을 포함합니다[cite: 1790, 1793].
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### 연구 방법 및 주요 논거: SLM의 세 가지 핵심 가치 (V1-V3)
[cite_start]논문은 SLM이 에이전트 AI에 적합한 이유를 세 가지 핵심 가치(V1, V2, V3)와 이를 뒷받침하는 구체적인 논거를 통해 제시합니다[cite: 1797].
1. **V1: 충분한 성능 (Sufficiently Powerful)**
* [cite_start]**논거:** 최근의 SLM은 훈련 및 설계의 발전 덕분에, **상식 추론, 도구 호출(Tool Calling), 코드 생성**과 같은 에이전트 작업에 필수적인 영역에서 이전 세대의 수십억, 심지어 수백억 개 매개변수를 가진 LLM과 동등하거나 더 나은 성능을 보이고 있습니다[cite: 1798, 1821, 1825].
* [cite_start]예를 들어, Microsoft Phi-2(27억 개)는 300억 개 모델과 유사한 성능을 보이며 약 15배 더 빠르게 실행됩니다[cite: 1829]. [cite_start]이제 매개변수 개수가 아닌 **모델의 능력**이 제약 조건이 되고 있습니다[cite: 1869].
2. **V2: 뛰어난 운영 적합성 (Operationally Suitable)**
* [cite_start]**논거:** 에이전트 시스템은 코드와의 상호작용(도구 호출, 출력 파싱)이 잦기 때문에, LLM의 광범위한 일반 능력보다는 **정확하고 일관된 출력 형식(예: JSON/XML)**을 유지하는 **행동 정렬(Behavioral Alignment)**이 필수적입니다[cite: 1909, 1912, 1915].
* [cite_start]단일 형식으로 미세 조정된 SLM은 범용 LLM이 가끔 저지르는 환각적인 형식 오류를 방지할 수 있어 에이전트 맥락에서 더 선호됩니다[cite: 1915]. [cite_start]또한, LLM과 SLM을 조합하는 **이종(Heterogeneous) 시스템** 구성이 에이전트의 모듈식 설계에 자연스럽게 들어맞습니다[cite: 1814, 1917, 1920].
3. **V3: 압도적인 경제성 (Necessarily More Economical)**
* [cite_start]**논거:** SLM은 크기가 작기 때문에 700억~1750억 개 LLM보다 **추론 비용(지연 시간, 에너지 소비, FLOPs)이 10~30배 저렴**합니다[cite: 1872, 1877].
* [cite_start]또한, SLM은 미세 조정(Fine-tuning)에 GPU 시간이 적게 들어 **행동을 빠르게 추가, 수정 또는 전문화**할 수 있어 개발 민첩성이 높습니다[cite: 1881]. [cite_start]심지어 소비자급 GPU에서도 로컬로 실행(Edge Deployment)될 수 있어 낮은 지연 시간과 데이터 통제를 가능하게 합니다[cite: 1882]. [cite_start]이러한 비용 절감은 대규모 에이전트 워크플로우에 가장 적합한 경로입니다[cite: 1890].
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### 고찰 및 시사점: 전환의 장벽과 로드맵
#### 고찰: 반론과 재반론
[cite_start]LLM 옹호론자들은 LLM이 더 넓은 언어 이해 능력(일명 '의미 허브' 메커니즘)을 가지고 있어, 아무리 좁은 작업이라도 SLM보다 항상 성능이 우월할 것이라고 주장합니다[cite: 1931, 1939].
[cite_start]이에 대해 논문은, 에이전트 시스템 자체가 복잡한 문제를 단순한 **하위 작업으로 분해**하도록 설계되므로[cite: 1954, 1955], LLM의 광범위한 일반 이해력은 하위 작업에서는 효용이 적다고 반박합니다. [cite_start]또한, SLM은 **미세 조정(Fine-tuning)**과 **추론 시 컴퓨팅 확장(Reasoning)** 기술을 통해 필요한 신뢰성 수준까지 성능을 높일 수 있습니다[cite: 1948, 1950].
#### SLM 채택의 장벽
[cite_start]SLM의 장점에도 불구하고, LLM 중심의 현 상태가 지속되는 이유는 현실적인 장벽 때문입니다[cite: 1970]. [cite_start]가장 큰 장벽은 **중앙 집중식 LLM 인프라에 대한 막대한 선행 투자**로 인한 산업적 관성입니다[cite: 1973]. [cite_start]또한, SLM 개발 및 평가 시 에이전트의 효용성보다는 LLM이 사용하는 **범용 벤치마크**에 초점을 맞추는 관행과, SLM의 이점에 대한 **대중적 인식 부족**도 장애물입니다[cite: 1976, 1979].
#### LLM-to-SLM 전환 알고리즘
[cite_start]논문은 LLM 중심에서 SLM 중심으로 전환할 수 있는 구체적인 5단계 알고리즘을 제시합니다[cite: 1985].
1. [cite_start]**사용 데이터 수집:** 모든 에이전트 호출 데이터를 안전하게 로깅[cite: 1988].
2. [cite_start]**데이터 큐레이션 및 필터링:** 수집된 데이터에서 민감 정보를 제거 및 익명화[cite: 1992].
3. [cite_start]**작업 클러스터링:** 프롬프트 패턴을 분석하여 반복되는 요청을 그룹화하고, SLM 특화 작업으로 정의[cite: 1995].
4. [cite_start]**SLM 선정:** 각 특화 작업에 적합한 SLM 후보를 선택 (성능, 크기, 라이선스 등을 고려)[cite: 1998].
5. [cite_start]**특화된 SLM 미세 조정:** 클러스터링된 데이터셋을 사용하여 SLM을 작업별 전문가 모델로 미세 조정[cite: 2001].
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### 이 연구가 중요한 이유: 지속 가능하고 민주적인 AI의 길
이 연구는 에이전트 AI 분야에서 **효율성, 경제성, 지속 가능성**이라는 세 가지 핵심 가치를 강조하며 패러다임 전환의 필요성을 역설한다는 점에서 매우 중요합니다.
1. [cite_start]**지속 가능한 AI 구현:** LLM에 대한 과도한 의존은 막대한 컴퓨팅 자원 낭비와 환경 문제로 이어집니다[cite: 1813]. [cite_start]SLM 우선 아키텍처로의 전환은 인프라 비용을 절감하고, **책임감 있고 지속 가능한 AI 배포**를 위한 기술적, **도덕적 의무(Humean moral ought)**를 이행하는 길을 제시합니다[cite: 1816, 1817].
2. **AI 민주화 촉진:** SLM의 낮은 비용과 유연성은 더 많은 개발자와 조직이 AI 에이전트 생태계에 참여할 수 있게 하여, AI 개발의 **민주화**를 가져옵니다. [cite_start]이는 시스템적 편향의 위험을 줄이고 혁신을 촉진하는 데 기여할 것입니다[cite: 1896, 1897, 1898].
3. [cite_start]**산업적 로드맵 제공:** LLM-to-SLM 전환 알고리즘을 구체적으로 제시함으로써, 이 논문은 단순히 주장을 하는 것을 넘어, 산업계가 경제적이고 효율적인 SLM 기반 에이전트 시스템으로 실질적으로 이행할 수 있는 **구체적인 기술적 로드맵**을 제공합니다[cite: 1785, 1985].
[cite_start]결론적으로, 본 연구는 에이전트 AI의 미래를 결정하는 핵심 요소가 **'크기'가 아닌 '효율적인 적응성'**이라는 메시지를 던지며, AI 기술의 미래 방향에 대한 중요한 논의를 촉발하고 있습니다[cite: 1767].
chatGPT
좋습니다. 업로드하신 논문 **〈Small Language Models are the Future of Agentic AI〉(작은 언어 모델이 에이전트형 AI의 미래다, NVIDIA Research, 2025)** 의 주요 내용을 일반 독자도 이해하기 쉽게 정리해드리겠습니다.
(A4 2장 이내 분량 / 연구 배경–목적–방법–결과–의의 순서로 구성)
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## 🧠 작은 언어 모델이 에이전트형 AI의 미래다
*(Small Language Models are the Future of Agentic AI, NVIDIA Research, 2025)*
### 1. 연구 배경
최근 인공지능의 핵심 화두는 **‘에이전트형 AI(agentic AI)’**, 즉 스스로 판단하고 행동하는 인공지능입니다.
이러한 에이전트의 두뇌 역할을 하는 것은 지금까지 대부분 **거대한 언어 모델(LLM, Large Language Model)** 이었습니다.
GPT-4, Claude, Gemini 같은 모델이 그 예죠.
하지만 이런 대형 모델은 엄청난 연산 자원과 비용이 필요합니다.
기업들은 막대한 투자를 해 클라우드 인프라를 유지하지만, 정작 에이전트가 수행하는 일 대부분은 **단순하고 반복적인 업무**입니다.
예를 들어 이메일 요약, 코드 자동화, 문서 분류 같은 일들이죠.
그렇다면 정말 이런 간단한 작업에도 수십억 달러짜리 LLM이 필요할까요?
NVIDIA 연구팀은 여기에 “아니오”라고 답하며, **작은 언어 모델(SLM, Small Language Model)** 이 더 효율적이고 실용적인 대안이 될 수 있다고 주장합니다.
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### 2. 연구 목적
이 논문의 핵심 목표는 단 하나입니다.
> **“에이전트형 AI의 미래는 거대한 LLM이 아니라, 작고 효율적인 SLM에 있다.”**
연구진은 세 가지 근거로 이를 주장합니다.
1. **충분히 강력하다:** 최신 SLM은 이미 필요한 수준의 언어 이해력과 추론 능력을 갖췄다.
2. **운영에 더 적합하다:** SLM은 빠르고 안정적이며, 특정 작업에 맞게 쉽게 조정할 수 있다.
3. **경제적이다:** 에너지, 비용, 유지보수 면에서 훨씬 저렴하다.
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### 3. 연구 방법 및 근거
논문은 실험보다는 **기술적 비교와 사례 분석** 중심으로 구성되어 있습니다.
연구진은 다양한 최신 SLM들의 성능을 검토하고, 실제 ‘AI 에이전트’ 시스템이 어떤 구조로 작동하는지 분석했습니다.
#### (1) SLM의 성능 비교
* **Microsoft Phi-3 (7B)** : GPT-3급(175B)에 가까운 성능을 보여주며 70배 빠름
* **NVIDIA Nemotron-H (2~9B)** : 30B 모델 수준의 코드 생성 능력
* **DeepSeek-R1-Distill (7B)** : Claude 3.5나 GPT-4o와 비슷한 추론 성능
* **DeepMind RETRO (7.5B)** : GPT-3보다 25배 작은 모델로 동일한 결과
즉, 모델 크기가 10분의 1~100분의 1로 줄어들어도 실제 업무 성능은 거의 비슷한 수준에 도달했습니다.
#### (2) 운영 효율성
* **비용:** 7B SLM의 추론 비용은 LLM의 1/10~1/30 수준
* **속도:** 더 짧은 대기 시간, 더 적은 전력 소모
* **현장 배치:** 개인용 GPU나 노트북에서도 실행 가능 (예: ChatRTX)
* **유연성:** LoRA, QLoRA 같은 경량 학습 기법으로 빠른 미세 조정 가능
#### (3) 구조적 장점
에이전트 시스템은 사실 하나의 모델이 모든 걸 하는 게 아닙니다.
“명령 해석 → 도구 실행 → 결과 정리” 등 여러 단계로 쪼개져 있습니다.
이 각 단계에 맞는 작은 모델을 따로 두면, 훨씬 효율적이고 안정적으로 운영할 수 있습니다.
이런 방식을 연구진은 “**모듈형(agentic modularity)**”이라 부릅니다.
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### 4. 주요 결과와 논의
연구진은 실제 오픈소스 에이전트 세 가지를 분석했습니다.
| 사례 | 대체 가능성 | 설명 |
| -------------------------- | ------ | ------------------------------ |
| **MetaGPT** (소프트웨어 개발용) | 약 60% | 코드 작성·문서화 등 단순 업무는 SLM으로 충분 |
| **Open Operator** (업무 자동화) | 약 40% | 간단한 명령 처리나 보고서 작성은 SLM으로 대체 가능 |
| **Cradle** (GUI 제어 에이전트) | 약 70% | 반복적인 조작 업무는 SLM으로 충분 |
즉, **현재도 전체 에이전트 작업의 절반 이상은 작은 모델로 수행 가능**하다는 결론입니다.
이는 AI 산업의 비용 구조를 근본적으로 바꿀 잠재력이 있습니다.
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### 5. 논의 및 반론
물론 반대 의견도 있습니다.
* “LLM은 더 깊은 언어 이해력을 갖고 있어 여전히 필요하다.”
* “LLM은 중앙화되어 있어 대규모 서비스에 더 효율적이다.”
연구진은 이에 대해 이렇게 반박합니다.
> “SLM은 특정 업무에 맞춰 쉽게 미세조정이 가능하고, 실제로 필요한 기능만 수행한다면 ‘더 작고 단순한 모델’이 오히려 더 적합하다.”
또한, 장기적으로는 **‘혼합형 시스템(heterogeneous system)’**, 즉 SLM이 기본으로 돌고,
필요할 때만 LLM을 호출하는 형태가 이상적이라고 제안합니다.
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### 6. LLM → SLM 전환 절차 제안
연구진은 기업이 실제로 LLM을 SLM으로 대체할 수 있는 절차를 제시합니다.
1. **데이터 수집:** 에이전트가 수행한 명령·응답 데이터를 안전하게 기록
2. **데이터 정제:** 개인정보나 민감한 정보 제거
3. **작업 분류:** 유사한 업무를 묶어 SLM이 처리할 수 있는 단위로 분할
4. **모델 선정 및 미세조정:** 각 업무에 맞는 SLM을 선택해 학습
5. **지속 개선:** 새로운 데이터로 주기적으로 업데이트
이 과정을 거치면 기존 LLM 기반 에이전트를 단계적으로 SLM 중심으로 바꿀 수 있다고 합니다.
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### 7. 연구의 의의와 시사점
이 논문이 던지는 메시지는 단순하지만 강력합니다.
> **“AI의 미래는 크기가 아니라 효율성에 달려 있다.”**
SLM의 확산은 단지 기술적 선택이 아니라,
* **환경적 지속가능성** (전력 사용량 절감)
* **AI 접근성 향상** (누구나 모델 개발 가능)
* **비용 혁신** (운영비 대폭 절감)
을 동시에 달성할 수 있는 변화입니다.
즉, 지금까지의 “더 크고 복잡한 AI 경쟁”에서 벗어나,
**“작고 똑똑한 AI의 시대”**로 전환하자는 선언이기도 합니다.
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### 🔍 이 연구가 중요한 이유
AI가 사회 전반으로 확산될수록 “누가 AI를 운영하고, 얼마나 효율적으로 돌리느냐”가 핵심 경쟁력이 됩니다.
이 논문은 “모두가 거대한 모델을 쓸 필요는 없다”는 점을 수학적·경제적으로 뒷받침하며,
AI 산업의 구조를 **집중형(LLM 중심)** 에서 **분산형(SLM 중심)** 으로 바꾸는 방향을 제시합니다.
결국, 이 연구는 **AI 기술의 민주화(democratization)** —
즉, 더 많은 개인과 기업이 자신만의 ‘맞춤형 AI’를 직접 만들 수 있는 미래 —
그 첫걸음을 보여주는 선언문이라 할 수 있습니다.
grok
### 작은 언어 모델(SLM)이 에이전트 AI의 미래가 될 이유
#### 연구 배경
AI 에이전트(자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템)가 빠르게 성장하고 있습니다. 2024년 말 기준으로 대형 IT 기업의 절반 이상이 AI 에이전트를 사용 중이며, 시장 규모는 52억 달러에서 2034년 2,000억 달러로 확대될 전망입니다. 현재 대부분의 에이전트는 대형 언어 모델(LLM, 예: GPT 시리즈)을 기반으로 하며, 이는 클라우드 서버에서 중앙 집중식으로 운영됩니다. 하지만 에이전트 작업은 반복적이고 단순한 경우가 많아, LLM의 범용성은 과도할 수 있습니다.
#### 연구 목적
NVIDIA 연구팀은 SLM(소비자 기기에 탑재 가능하고 빠른 응답이 가능한 작은 모델, 대개 10억 파라미터 이하)이 에이전트 AI에 더 적합하다고 주장합니다. SLM은 충분한 성능을 발휘하면서 운영 비용을 절감하고 유연성을 제공하며, LLM과 결합된 혼합 시스템을 제안합니다. 이는 AI 자원의 효율적 사용을 촉진하고 비용을 낮추는 것을 목표로 합니다.
#### 연구 방법
이 논문은 '포지션 페이퍼' 형식으로, 기존 SLM 사례(마이크로소프트 Phi, NVIDIA Nemotron, Hugging Face SmolLM 등)를 분석하고 논증합니다. SLM의 강점(상식 추론, 도구 호출, 지시 따르기)을 벤치마크로 입증하며, 반대 의견(LLM의 일반성 우월, 중앙화 비용 이점)을 반박합니다. 또한 LLM에서 SLM으로 전환하는 알고리즘을 제안: 데이터 수집, 큐레이션, 작업 클러스터링, SLM 선택, 파인튜닝, 반복 개선의 6단계입니다. 부록에서는 오픈소스 에이전트(MetaGPT, Open Operator, Cradle) 사례 연구로 교체 가능성을 추정합니다.
#### 연구 결과
SLM은 LLM과 비슷한 성능을 보이면서 10~30배 빠르고 저비용입니다. 예를 들어 Phi-2(27억 파라미터)는 300억 파라미터 LLM과 동등한 추론·코드 생성을 하며, Nemotron-H는 30억 파라미터로 300억 LLM 수준의 지시 따르기를 달성합니다. 에이전트 시스템에서 SLM은 반복 작업(도구 호출, 출력 형식화)에 적합하며, 비용 절감(에너지, 미세 조정 시간)과 엣지 배포(개인 기기 실행)를 가능하게 합니다. 사례 연구 결과, LLM 호출의 40~70%를 SLM으로 대체 가능합니다.
#### 고찰
반대 의견으로 LLM의 '의미 허브'(다양한 지식 통합)와 중앙화 비용 이점이 제기되지만, 연구팀은 SLM의 특화 미세 조정과 추론 확장으로 반박합니다. 채택 장애물로는 대규모 LLM 투자, 범용 벤치마크 중심 개발, SLM 인식 부족을 지적하며, 이는 기술 발전(예: NVIDIA Dynamo)으로 극복 가능하다고 봅니다. 혼합 시스템(주요 작업 SLM, 복잡 작업 LLM)이 이상적이며, 데이터 수집을 통해 자연스러운 SLM 전문화가 가능합니다.
#### 의의와 시사점
이 연구는 에이전트 AI를 비용 효과적이고 지속 가능하게 만듭니다. SLM 도입으로 에너지 소비와 서버 비용을 줄여 환경 부담을 완화하고, 민주화(더 많은 개발자 참여)를 촉진합니다. 실무적으로 LLM-to-SLM 전환 알고리즘은 기존 시스템을 쉽게 업그레이드할 수 있게 하며, 오픈소스 에이전트 사례는 실제 적용 가능성을 보여줍니다. 이는 AI 산업이 자원을 낭비하지 않고 효율적으로 발전할 방향을 제시합니다.
이 연구가 중요한 이유는 AI의 폭발적 성장 속에서 자원 낭비를 막고 비용을 낮춤으로써, 더 많은 사람이 AI 혜택을 누릴 수 있게 하기 때문입니다. 논문은 토론을 촉진하며, AI의 미래를 더 접근 가능하고 책임감 있게 만들려는 노력을 강조합니다.
NotebookLM
이 논문은 "에이전트 AI의 미래는 소형 언어 모델(SLM)에 달려 있다"는 입장을 명확히 밝히고 있으며, 왜 거대 언어 모델(LLM) 대신 SLM이 에이전트 시스템에 더 적합하고 경제적이며 강력한 솔루션인지를 논리적으로 설명합니다.
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## 블로그 포스팅: 에이전트 AI의 미래: 작지만 강력한 언어 모델(SLM)의 시대가 온다
### 1. 연구 배경: 거대 언어 모델(LLM)이 장악한 에이전트 AI 시장
최근 인공지능(AI) 에이전트의 배포가 급증하고 있으며, IT 대기업의 절반 이상이 AI 에이전트를 적극적으로 사용하고 있을 정도로 시장 가치는 매우 높습니다.
현재 대부분의 AI 에이전트는 **LLM(거대 언어 모델)**을 핵심 구성 요소로 사용합니다. LLM은 인간에 가까운 광범위한 성능과 일반적인 대화 능력을 인정받으며, 에이전트가 전략적 의사 결정, 복잡한 작업을 관리 가능한 하위 작업으로 분해, 그리고 도구 사용 시점을 계획하는 데 필요한 근본적인 지능을 제공해왔습니다. 이러한 운영 방식은 일반적인 LLM 하나가 다양한 대규모 요청을 처리하는 중앙 집중식 클라우드 인프라에 막대한 자본 투자를 유치하며 업계의 표준으로 깊이 자리 잡았습니다.
하지만 이 논문은 이러한 **표준적인 운영 모델의 한 측면**에 대해 이의를 제기합니다. 에이전트의 요청 대부분은 비교적 단순함에도 불구하고 단일의 범용 LLM에 의존하여 처리되는 현재의 관행을 문제 삼습니다.
### 2. 연구 목적 및 핵심 주장: SLM으로의 전환이 필연적이다
이 연구의 목적은 다음과 같습니다. 에이전트 시스템에서 언어 지능을 활용하는 요청이 비교적 단순함에도 불구하고 범용 LLM을 사용하는 관행에 도전하고, **SLM(소형 언어 모델)**이 에이전트 AI의 미래가 될 것이라는 입장을 제시하고 방어하는 것입니다.
**SLM은 무엇인가요?**
SLM은 일반 소비자용 전자 기기에 탑재될 수 있으며, 한 사용자에게 에이전트 요청을 제공할 때 실용적인 수준의 낮은 지연 시간으로 추론을 수행할 수 있는 언어 모델입니다. (참고: 2025년 기준, 100억 개 미만의 매개변수를 가진 모델이 SLM으로 간주될 수 있습니다).
저자들은 **SLM이 에이전트 AI의 미래**가 될 것이라고 주장하며, 이는 SLM이 다음과 같은 세 가지 핵심 가치(V1~V3)를 가지고 있기 때문이라고 설명합니다:
* **V1 (능력):** 에이전트 애플리케이션의 언어 모델링 작업을 처리하기에 **원칙적으로 충분히 강력합니다**.
* **V2 (적합성):** LLM보다 에이전트 시스템에서 사용하기에 **운영적으로 더 적합합니다**.
* **V3 (경제성):** 작은 크기 덕분에 범용 LLM보다 에이전트 시스템 내 LM 사용의 **대부분 경우에 반드시 더 경제적입니다**.
### 3. 주요 논거 및 증거: 작지만 강력한 SLM
논문은 SLM이 LLM을 대체해야 하는 이유를 구체적인 논거(Arguments)를 통해 제시합니다.
#### A. SLM은 이미 충분히 강력합니다 (V1 지원)
최근 몇 년 동안 SLM의 성능은 비약적으로 발전했습니다. 새로운 SLM들은 과거의 LLM에 필적하거나 그 이상의 성능을 보여주고 있습니다. 특히 에이전트 작업에 필수적인 상식 추론, 도구 호출, 코드 생성, 명령어 준수 능력에서 뛰어난 성과를 보입니다.
* **예시:** Microsoft Phi-2 (27억 개 매개변수)는 300억 개 모델과 유사한 상식 추론 및 코드 생성 점수를 달성하면서 약 15배 더 빠르게 실행됩니다. Salesforce xLAM-2-8B (80억 개)는 GPT-4o나 Claude 3.5와 같은 최신 모델을 능가하는 도구 호출(Tool Calling) 성능을 보였습니다.
* 결론적으로, 현대의 훈련 기법과 에이전트 증강 기법을 사용하면 **성능은 이제 매개변수 수가 아니라 역량에 의해 좌우됩니다**.
#### B. SLM은 훨씬 경제적입니다 (V3 지원)
에이전트 워크플로우에서 비용 효율성, 적응성, 배포 유연성은 매우 중요하며, SLM은 여기서 상당한 이점을 제공합니다.
* **추론 효율성:** 700억~1750억 개 매개변수 LLM을 서비스하는 것보다 70억 개 SLM을 서비스하는 것이 **10~30배 더 저렴**하며, 이는 대규모 실시간 에이전트 응답을 가능하게 합니다.
* **미세 조정(Fine-tuning) 민첩성:** SLM의 미세 조정은 몇 시간의 GPU 작업으로 가능하여, 행동 추가, 수정 또는 전문화가 몇 주가 아닌 하룻밤 사이에 가능합니다.
* **모듈식 시스템 설계:** 복잡한 작업을 하나의 거대한 모델(LLM)에 맡기기보다, 작고 특화된 전문가(SLM) 모델들을 추가하여 시스템을 확장하는 접근 방식(‘레고’ 같은 구성)이 비용 효율적이며, 디버깅이 빠르고, 배포가 용이하며, 지속 가능한 에이전트 AI를 위한 최적의 경로를 제공합니다.
#### C. SLM은 에이전트 작업에 더 유연하고 적합합니다 (V2 지원)
에이전트 애플리케이션은 실제로 **LLM의 제한된 기능만을 사용**합니다. 범용 모델은 까다롭게 작성된 프롬프트와 정교한 컨텍스트 관리를 통해 본래의 넓은 능력 중 작은 영역에서만 작동하도록 제한됩니다.
* **행동 정렬의 필요성:** 에이전트가 코드를 호출하거나 코드가 모델의 출력을 구문 분석할 때(예: JSON, XML 형식) **엄격한 형식 요구 사항을 준수**하는 것이 필수적입니다. 범용 LLM은 때때로 기대와 다른 형식으로 응답하는 환각적 오류를 일으킬 수 있으나, 단일 형식 결정에 맞춰 미세 조정된 SLM이 에이전트 시스템의 맥락에서는 선호됩니다.
* **자연스러운 이종 시스템:** 에이전트 시스템은 기본적으로 여러 크기와 능력을 가진 모델을 혼합하여 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, 복잡한 추론이 필요한 부분에는 LLM을, 간단하고 반복적인 작업에는 SLM을 사용하여 효율을 높이는 **이종 에이전트 시스템**을 구축할 수 있습니다.
### 4. 고찰: LLM에서 SLM으로의 전환 방법 (전환 알고리즘)
현재 LLM을 사용하고 있는 에이전트 애플리케이션도 SLM 전문가로 전환할 수 있습니다. 논문은 고통 없이 모델을 교체하는 6단계 알고리즘을 제시합니다.
1. **사용 데이터 수집:** 모든 비(非)인간-컴퓨터 인터페이스(HCI) 호출을 기록하고 프롬프트, 응답, 도구 호출 내용을 수집합니다.
2. **데이터 큐레이션 및 필터링:** 수집된 데이터(미세 조정에는 보통 1만~10만 개의 예시가 충분)에서 민감한 데이터나 개인 식별 정보(PII)를 제거합니다.
3. **작업 클러스터링:** 수집된 프롬프트와 에이전트 행동에 비지도 클러스터링을 적용하여 반복되는 패턴(예: 의도 인식, 데이터 추출, 요약 등)을 식별하고 SLM 전문화 후보 작업을 정의합니다.
4. **SLM 선택:** 각 식별된 작업에 대해 SLM의 능력, 벤치마크 성능, 라이선스, 배포 공간 등을 기준으로 후보 SLM을 선택합니다.
5. **전문 SLM 미세 조정:** 큐레이션된 데이터를 사용하여 선택된 SLM 후보를 작업별 데이터셋으로 미세 조정합니다. 계산 비용을 줄이기 위해 LoRA/QLoRA와 같은 PEFT 기법이나, 더 강력한 LLM의 출력을 모방하도록 SLM을 훈련하는 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 사용할 수 있습니다.
6. **반복 및 개선:** 성능 유지를 위해 새로운 데이터를 사용하여 SLM과 라우터 모델을 주기적으로 재훈련합니다.
### 5. 의의와 시사점: 왜 이 연구가 중요한가?
이 연구는 **에이전트 AI 산업의 운영 및 경제적 측면에서 중대한 변화**를 예고합니다.
LLM 중심에서 SLM 중심 아키텍처로의 패러다임 전환은 단순한 기술적 개선을 넘어섭니다. AI 커뮤니티가 인프라 비용 상승 및 환경 문제에 직면함에 따라, 에이전트 워크플로우에서 SLM 사용을 채택하고 일반화하는 것은 **책임감 있고 지속 가능한 AI 배포를 촉진하는 데 결정적인 역할**을 할 수 있습니다.
현재 SLM 채택을 가로막는 장벽(중앙 집중식 LLM 인프라에 대한 대규모 초기 투자, 일반적인 벤치마크에 대한 SLM 설계의 집중, 낮은 대중적 인식 등)은 기술적인 결함이 아닌 **실질적인 관성**에 불과합니다.
이 연구가 중요한 궁극적인 이유는 다음과 같습니다.
> 에이전트 AI 산업은 화이트칼라 업무 등에 혁신적인 영향을 미칠 잠재력을 보여주고 있으며, **AI 인프라의 비용 절감 및 지속 가능성 개선은 이러한 혁신을 가속하는 촉매제 역할**을 할 것이기 때문입니다. SLM은 비용 효율성(A2)과 운영 적합성(A5)을 통해 이 목표를 달성하는 가장 확실한 경로를 제시합니다.
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마치 복잡한 대형 병원(LLM)이 모든 환자(에이전트 요청)를 진료하는 대신, 작고 전문화된 동네 병원(SLM)들이 반복적이고 특화된 경증 환자들을 맡아 훨씬 빠르고 저렴하며 효율적으로 처리하는 시스템으로 전환되는 것과 같습니다. 이는 전체 의료 시스템(AI 에이전트 산업)의 효율성과 지속 가능성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.
perplexity.ai
다음은 첨부하신 논문 "Small Language Models are the Future of Agentic AI"의 핵심 내용을 일반인도 이해하기 쉽게 요약한 글입니다.
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### 연구 배경
최근 몇 년간 대형 언어모델(LLM, 예: GPT-4 등)이 뛰어난 능력을 보여주며 AI 산업의 중심으로 자리잡았습니다. 이 대형모델들은 대화와 다양한 작업에서 사람과 비슷한 수준의 성능을 보이며, 많은 기업과 서비스에서 활용되고 있습니다. 한편, AI 요원(에이전트) 시스템이 부상하며, 반복적이고 특화된 소규모 작업이 급증하고 있는데, 이런 환경에 꼭 '대형' 모델만이 필요한지에 대한 의문이 커지고 있습니다. 이 논문은 "실제로는 많은 에이전트 작업에서 대형모델보다 소형 언어모델(SLM)이 더 적합할 수 있다"고 주장합니다.[1]
### 연구 목적
논문의 주된 목적은 "AI 에이전트 분야에서 대형모델 대신 소형 언어모델이 더 효율적이고 적합하며, 미래에는 소형모델이 주요한 역할을 차지하게 될 것"이라는 점을 논리적으로 제시하는 것입니다. 특히, 경제적·환경적 관점에서 볼 때 소형모델의 장점이 점점 더 중요해질 것임을 강조합니다.[1]
### 연구 방법
논문은 다음과 같은 방식으로 주장을 펼칩니다.[1]
- **현재 SLM 기술의 수준**: 최신 SLM이 실제로 어떤 작업에서 LLM과 비슷한 성능을 보이는지 실제 사례와 벤치마크 데이터를 제시합니다.
- **경제성 분석**: SLM이 LLM보다 비용 면에서 얼마나 유리한지, 유지·운영, 파인튜닝(미세수정), 에지 디바이스(일반 PC나 스마트폰 등) 적용성 측면에서 설명합니다.
- **시스템 구조 논의**: 여러 모델(LLM, SLM)이 함께 동작하는 복합 시스템의 효율성과 실용성을 논의합니다.
- **대체 가능성 사례**: 실제 오픈소스 에이전트 프로젝트에서 SLM이 LLM을 대체할 수 있는 비율을 분석합니다.
### 연구 결과
- **소형모델의 기능적 충분성**: 최신 소형모델은 특정한 반복 작업, 도구 호출, 코드 생성, 지시 수행 등에서 대형모델과 대등하거나 더 빠른 성능을 보이기도 합니다(예: Phi-2, Nemotron, SmolLM 등).[1]
- **경제적 이점**: SLM은 LLM 대비 최대 수십 배 저렴한 비용, 낮은 에너지 소비, 더 적은 컴퓨팅 자원으로 운영할 수 있어 실시간·대량 서비스에 적합합니다.[1]
- **유연성 및 현장 배치 용이성**: SLM은 보다 쉽고 빠르게 특정 작업에 맞게 미세수정할 수 있고, 일반 PC나 모바일에서도 작동할 수 있어 개인화·현장배치가 용이합니다.[1]
- **실제 적용 사례**: 메타GPT, 크래들(Cradle), 오픈 오퍼레이터 등 대표 에이전트 플랫폼의 40~70% 작업에서 SLM이 충분히 대체 가능하다고 분석했습니다.[1]
### 고찰 및 시사점
- **기존 관행 비판**: 지금 대부분의 에이전트 시스템이 대형모델 일변도에 기반하는데, 실제 필요성이나 효율성보다는 인프라 투자 등 관성에 의해 그렇게 된 면이 있다는 점을 지적합니다.[1]
- **SLM 중심 구조로의 전환 필요**: 대규모 파워와 범용성만을 강조하기보다는, 실제 현장에서는 단순·특화된 반복 작업이 많으므로, SLM 중심 구조가 데이터센터 비용과 에너지, 환경부하까지 줄일 수 있습니다.
- **혁신과 다양성 촉진**: SLM은 개발과 배포의 진입장벽이 낮아져 다양한 개발자·조직의 참여가 가능해지고, 결과적으로 AI 활용의 민주화·다양성을 높일 수 있습니다.
### 의의와 본 연구의 중요성
이 논문은 앞으로의 AI 에이전트 및 산업에서 '더 크고, 더 범용적인 모델'이 아닌 '적절히 작은, 목적에 맞는 모델'이 더 적합할 수 있음을 실증적으로 보여주고, 실제 서비스와 산업 생태계에 큰 변화를 시사합니다. 중앙 집중형 LLM 인프라 일변도에서 벗어나, 에너지를 덜 쓰고 더 많은 기기에, 사용자 맞춤형으로 AI를 공급할 길을 제시합니다. 이 변화는 AI의 경제적 효율성과 환경 지속가능성 두 측면에서 모두 매우 의미 있으며, 앞으로 AI 기술 발전과 사회적 활용 방식 전반에 걸쳐 깊은 함의를 가질 것입니다.[1]
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| 출처: @ye._.vely618 |
