오늘은 SLM에 대한 내용을 LLM들에게 물어보았습니다. :) A Comprehensive Survey of Small Language Models in the Era of Large Language Models: Techniques, Enhancements, Applications, Collaboration with LLMs, and Trustworthiness
arxiv에 투고된 내용인데 그 중에 figure 1,3 가 overview 하기 좋아 보입니다.
DOI: 10.48550/arXiv.2411.03350
gemini
## 인공지능 시대의 작지만 강한 모델, SLM에 대해 알아보자!
**LLM? SLM? 인공지능이 펼치는 새로운 세상**
요즘 인공지능(AI) 이야기가 정말 많이 들리지? 특히 챗GPT, 바드처럼 사람처럼 말하고 글 쓰는 똑똑한 인공지능이 등장하면서 더욱 관심이 뜨거워졌어. 이런 챗봇들은 **LLM(대규모 언어 모델)**이라는 기술을 사용하는데, 마치 사람처럼 말하는 능력을 가지고 있어서 정말 신기해!
LLM은 방대한 데이터를 학습해서 마치 사람처럼 글을 쓰고, 번역하고, 질문에 답변하는 등 다양한 일을 할 수 있어. 하지만, LLM은 너무 커서 슈퍼컴퓨터처럼 엄청난 용량의 컴퓨터에서만 작동할 수 있다는 단점이 있어.
**"2411.03350v1.pdf"** 파일은 LLM 시대에 **SLM(소규모 언어 모델)**에 대한 조사를 담고 있어. SLM은 LLM보다 작고 가벼워서 일반 컴퓨터나 스마트폰에서도 작동할 수 있는 모델이야. 마치 컴퓨터와 스마트폰의 차이처럼, LLM과 SLM은 각자 장단점을 가지고 있어서 상황에 맞게 사용해야 해.
**LLM 시대에 SLM이 중요한 이유**
LLM은 뛰어난 능력을 가지고 있지만, 크기가 너무 커서 여러 가지 문제점을 가지고 있어. 예를 들어, 개인정보 보호가 중요한 의료 정보나 법률 정보를 다룰 때는 LLM을 사용하기가 어려워. 또한, 스마트폰처럼 작은 기기에서는 LLM을 실행하기 어렵고, 답변 속도도 느릴 수 있어.
이러한 문제점을 해결하기 위해 SLM이 주목받고 있어. SLM은 LLM보다 작고 가벼워서 개인정보 보호, 빠른 답변 속도, 스마트폰 실행 등 LLM의 단점을 보완할 수 있지.
**SLM은 어디에 사용될까?**
SLM은 다양한 분야에서 활용될 수 있어. 예를 들어, 질문 답변, 코딩, 추천 시스템, 웹 검색, 모바일 기기 등에서 SLM이 사용될 수 있어.
* **질문 답변**: SLM은 특정 분야에 대한 질문에 빠르고 정확하게 답변할 수 있어. 예를 들어, 의료 분야에 특화된 SLM은 환자의 질문에 답변하거나 의사에게 필요한 정보를 제공할 수 있지.
* **코딩**: SLM은 코드를 작성하거나 오류를 수정하는 데 도움을 줄 수 있어. 특히, 초보 개발자들이 코딩을 배우거나 간단한 코드를 작성할 때 유용하게 사용될 수 있지.
* **추천 시스템**: SLM은 사용자의 취향에 맞는 상품이나 콘텐츠를 추천할 수 있어. 예를 들어, 음악 추천 SLM은 사용자가 좋아할 만한 새로운 음악을 추천해 줄 수 있지.
* **웹 검색**: SLM은 사용자가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾아줄 수 있어. 예를 들어, 특정 키워드에 대한 검색 결과를 요약하거나 관련 정보를 추가적으로 제공할 수 있지.
* **모바일 기기**: SLM은 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 기기에서 실행될 수 있어. 예를 들어, 음성 비서나 번역 앱에 SLM이 사용될 수 있지.
**SLM의 장점과 단점**
SLM은 LLM보다 작고 가벼워서 다양한 장점을 가지고 있어.
* **장점**:
* 빠른 답변 속도
* 개인정보 보호 용이
* 스마트폰 등 다양한 기기에서 실행 가능
* 특정 분야에 특화된 모델 개발 가능
* **단점**:
* LLM보다 성능이 낮을 수 있음
* 특정 분야에 특화된 모델은 다른 분야에 적용 어려움
**SLM의 미래**
SLM은 아직 발전 초기 단계에 있지만, 앞으로 더욱 발전할 가능성이 높아. 특히, LLM의 단점을 보완하고 다양한 분야에 적용될 수 있다는 점에서 SLM의 미래는 밝다고 할 수 있어.
이 블로그 글을 통해 LLM 시대에 SLM이 왜 중요한지, 그리고 어떻게 활용될 수 있는지 이해하는 데 도움이 되었으면 좋겠어. 앞으로 SLM 기술이 더욱 발전해서 우리 삶을 더욱 편리하게 만들어 줄 것이라고 기대해!
chatGPT
### **SLM이란 무엇인가요? 왜 중요할까요?**
여러분이 스마트폰에서 챗봇이나 번역 앱을 사용할 때, 이 뒤에는 인공지능 언어 모델이 작동합니다. 현재의 기술은 "대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)"이라는 거대한 시스템을 사용해 많은 데이터를 처리하지만, 이런 모델은 매우 많은 자원을 필요로 합니다. 예를 들어, LLM을 실행하려면 고성능 컴퓨터와 많은 전력이 필요합니다. 그래서 사용하기가 쉽지 않고, 특히 학교나 가정처럼 자원이 제한된 환경에서는 거의 불가능합니다.
이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 **"소규모 언어 모델(SLM, Small Language Models)"**입니다. SLM은 LLM보다 훨씬 작고 가볍게 설계되어, 적은 자원으로도 작동할 수 있습니다. 이 글에서는 SLM이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 우리 일상에서 어떻게 활용될 수 있는지 알아보겠습니다.
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### **SLM이 사용되는 이유는 무엇일까요?**
#### 1. **자원 절약**
LLM은 엄청난 크기의 데이터를 처리할 수 있지만, 실행하려면 대규모 GPU(그래픽 처리 장치)가 필요하고, 이를 운영하는 데 많은 비용과 전력이 듭니다. 반면 SLM은 크기가 작아 적은 메모리와 전력으로도 실행할 수 있습니다. 즉, 스마트폰, 태블릿 같은 휴대용 기기에서도 쉽게 작동할 수 있죠.
#### 2. **속도와 효율성**
LLM은 복잡한 작업을 처리할 수 있지만 처리 속도가 느릴 수 있습니다. 반대로 SLM은 특정 작업에 초점이 맞춰져 있기 때문에, 필요할 때 빠르게 응답할 수 있습니다. 특히 실시간 번역, 질문 답변 서비스 같은 작업에 적합합니다.
#### 3. **개인정보 보호**
LLM은 대부분 클라우드 서버에서 작동합니다. 그래서 사용자가 입력한 데이터를 서버로 보내야 하고, 이는 개인정보 보호에 문제가 될 수 있습니다. SLM은 로컬 기기에서 실행될 수 있어, 데이터를 외부로 보낼 필요가 없습니다.
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### **SLM은 어디에 사용되나요?**
SLM은 다양한 분야에서 사용됩니다. 다음은 몇 가지 주요 응용 분야와 기대 효과입니다.
#### 1. **교육**
- **활용 예시**: 학습 보조 도구, 교과서 요약, 문제 풀이 서비스 등
- **기대 효과**: SLM은 학생들에게 간단한 문법 설명이나 요약 정보를 제공하며, 특히 인터넷 연결이 없어도 실행될 수 있어 접근성이 높습니다.
#### 2. **의료**
- **활용 예시**: 환자 기록 분석, 의학 정보 제공
- **기대 효과**: 병원에서는 환자 데이터의 개인정보 보호가 중요합니다. SLM은 데이터를 병원 내에서 처리할 수 있어 안전성을 높입니다.
#### 3. **모바일 디바이스**
- **활용 예시**: 음성 인식, 실시간 번역
- **기대 효과**: SLM은 스마트폰 같은 기기에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 특히 여행 중에 유용합니다.
#### 4. **법률**
- **활용 예시**: 계약서 분석, 법률 문서 요약
- **기대 효과**: 법률 전문가가 아닌 사람도 복잡한 법률 문서를 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.
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### **SLM의 장점과 단점**
#### 장점
1. **자원 효율성**: 적은 메모리와 전력으로도 작동.
2. **빠른 응답 속도**: 실시간 작업에 적합.
3. **개인정보 보호**: 데이터를 외부로 보내지 않아도 됨.
4. **맞춤화 가능**: 특정 분야에 최적화된 기능 제공.
#### 단점
1. **제한된 성능**: LLM에 비해 처리 능력이 낮을 수 있음.
2. **일반화 부족**: 특정 분야나 작업에만 강점이 있음.
3. **학습 데이터 필요**: 좋은 성능을 위해 고품질의 데이터가 필요.
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### **SLM의 미래는?**
SLM은 앞으로 더 많은 곳에서 활용될 것입니다. 특히, 자원이 제한된 지역이나 환경에서도 스마트 기술을 사용할 수 있게 만드는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 또한, 학교나 병원처럼 민감한 데이터를 다루는 곳에서도 개인정보를 보호하면서 효과적인 도구로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.
SLM은 작지만 강력한 도구입니다. 기술의 발전 덕분에 이제 누구나, 어디서나 인공지능의 도움을 받을 수 있는 시대가 점점 가까워지고 있습니다.
NotebookLM
## 똑똑한 AI, 하지만 너무 커! 🤔 그래서 등장한 SLM! 🚀
요즘 **AI**가 정말 핫하죠? 🔥 특히 엄청 똑똑한 **ChatGPT** 같은 AI는 **LLM (Large Language Model)**이라는 기술 덕분에 탄생했어요. LLM은 쉽게 말해서 **거대한 인공지능**이라고 생각하면 돼요. 🧠
LLM은 엄청난 양의 데이터를 학습해서 마치 사람처럼 말하고 글을 쓰는 능력을 갖추게 되었죠. 하지만 LLM은 너무 거대해서 몇 가지 문제점을 가지고 있어요. 😥
* **높은 비용**: 슈퍼컴퓨터가 필요할 정도로 운영 비용이 어마어마하게 들어요! 💸
* **느린 속도**: 너무 거대해서 정보를 처리하는 속도가 느릴 수 있어요. 🐢
* **개인정보 문제**: 개인정보를 보호하기 어렵다는 문제도 있어요. 🔐
**그래서 등장한 것이 바로 SLM (Small Language Model)이에요!** 🎉 SLM은 LLM보다 훨씬 작은 크기의 AI 모델이라서 훨씬 저렴하고 빠르게 운영할 수 있다는 장점이 있죠. 💪 게다가 개인정보 보호에도 유리하고요.
자료에 따르면 SLM은 **특정 작업에 특화되어 있고 리소스가 제한된 환경에 적합하도록 설계**되었다고 해요. 즉, 특정 분야에서 뛰어난 능력을 발휘하면서도 가볍고 빠르게 작동한다는 것이죠! ✨
### 🤔 SLM, 어디에 쓰일까?
SLM은 LLM의 문제점을 해결하면서 다양한 분야에서 활용되고 있어요.
* **스마트폰 앱**: 스마트폰에서 사용하는 AI 비서, 번역 앱, 글쓰기 앱 등에 SLM을 적용하면 더 빠르고 효율적인 서비스를 제공할 수 있어요.
* **의료 분야**: **Hippocrates** 와 같은 SLM은 의학 지침, 환자 정보, 의학 질문답변 데이터를 학습해서 의사를 도울 수 있어요.
* **과학 분야**: **Llemma** 와 같은 SLM은 수학 문제를 풀거나 과학 논문을 분석하는 데 도움을 줄 수 있어요.
* **금융 및 법률**: **MindLLM** 은 금융 뉴스를 분석하고 법률 문서를 검토하는 데 사용될 수 있어요.
### 🚀 SLM, 앞으로는 어떻게 될까?
SLM은 아직 발전 초기 단계에 있지만 앞으로 더욱 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 더 많은 연구를 통해 SLM의 성능을 향상시키고 더욱 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 노력해야겠죠? 😊
**자료에서 연구자들은 SLM의 미래 연구 방향을 다음과 같이 제시했습니다.**
* 특정 분야에 특화된 SLM 개발
* 개인 맞춤형 서비스를 위한 LoRA (Low-Rank Adaptation) 기술 활용
* SLM의 신뢰성을 평가하고 향상시키는 연구
### 👍 SLM, 장점만 있을까?
물론 SLM도 단점이 있어요. 😔
* **LLM보다 성능이 떨어질 수 있다**: 아직까지는 LLM이 SLM보다 더 뛰어난 성능을 보이는 경우가 많아요.
* **모든 작업에 적합한 것은 아니다**: 복잡한 작업이나 넓은 범위의 지식이 필요한 작업에는 LLM이 더 적합할 수 있어요.
### 💡 결론
SLM은 LLM의 문제점을 해결하면서 AI 기술을 더욱 발전시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있어요. 앞으로 SLM이 어떻게 발전하고 우리 삶을 어떻게 바꿀지 기대되지 않나요? 😄
clova-x가 빠진 이유는 용량대비 문서 내용이 좀 많아서 (70여페이지) 업로드는 되었지만 아 몰랑 해버려서 빠졌습니다. 그리고 오늘 LLM들의 말투가 살짝 가벼운 느낌이 드는 이유는 블로그를 읽는 독자를 고등학생으로 조정해서 그렇습니다. 보통은 "전문 분야를 잘 모르는 일반 대중이 이해할 수 있는"이라고 독자를 설정하는데 오늘은 독자를 다르게 설정해서 어조가 살짝 발랄해 보이네요 :)
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| 출처: @ye._.vely618 |
