SLM (Small Language Model)

개요

대규모 언어 모델(LLM)이 혁신적 성능을 보이며 다양한 산업에서 활용되고 있지만, 계산 자원 요구량이 크고, 배포 및 운영에 어려움이 따르는 것이 현실입니다. 이에 대한 대안으로 주목받고 있는 것이 바로 **SLM(Small Language Model)**입니다. SLM은 파라미터 수를 줄이고 목적 지향적으로 설계된 경량 언어 모델로, 에지 컴퓨팅, 로컬 환경, 특정 도메인 활용에 최적화되어 점차 활용 범위를 넓혀가고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

SLM(Small Language Model)은 수억~수십억 개의 파라미터 수준으로 구성된 소형 언어 모델을 의미하며, GPT-4, LLaMA-3 등의 LLM과 비교해 경량화, 저전력, 빠른 추론 속도에 초점을 맞춘 자연어 처리 모델군입니다.

SLM은 ‘범용’보다는 특정 태스크 혹은 도메인에 특화된 응답을 더 빠르고 안정적으로 제공하는 데 중점을 둡니다.

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2. 주요 특징

항목	설명	LLM과 비교
경량성	수십 MB~수 GB 수준 모델 크기	LLM은 수백 GB~TB 이상
빠른 추론	CPU 단독 실행도 가능	LLM은 GPU 병렬 처리 필수
적은 자원 소모	메모리·전력 사용량 절감	엣지 디바이스, 모바일에도 적합
도메인 특화 학습 용이	소량 데이터로 파인튜닝 가능	학습 비용과 시간이 적음

SLM은 “작지만 똑똑한 AI”를 구현하는 전략적 기술입니다.

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3. 아키텍처 및 기술 구성

구성 요소	설명	예시
Transformer Encoder/Decoder	경량화된 attention 구조	DistilBERT, TinyGPT
양자화(Quantization)	정밀도 감소로 모델 크기 축소	8bit, 4bit 실행
지식 증류(Knowledge Distillation)	LLM에서 SLM으로 지식 이식	MiniLM, DistilRoBERTa
온디바이스 추론엔진	디바이스 내 로컬 실행	GGML, ONNX Runtime, TFLite

이러한 구성은 엣지 환경에서의 AI 추론 실현을 가능케 합니다.

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4. 활용 사례

분야	적용 사례	효과
IoT 및 스마트홈	음성 명령 인식, 제어 시스템	빠른 응답과 개인정보 보호 가능
헬스케어	웨어러블 디바이스 내 증상 분석	로컬 진단, 오프라인 대응 가능
고객 서비스	챗봇, IVR 시스템에 SLM 내장	클라우드 호출 비용 절감
산업 현장	기기별 유지보수 설명/번역기	네트워크 불안정 상황에서도 사용 가능

SLM은 “AI의 탈중앙화”를 가속하는 열쇠입니다.

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5. SLM vs LLM 비교

항목	SLM	LLM
목적	실시간 응답, 경량화	고차원 추론, 범용성
파라미터 수	10M ~ 3B	7B ~ 1T 이상
추론 환경	모바일, 엣지, CPU	GPU, TPU 기반 서버
커스터마이징	쉽고 비용 저렴	복잡하고 고비용
프라이버시 대응	로컬 실행 가능	네트워크 종속적

SLM은 LLM을 보완하는 상호보완적 기술로 주목받고 있습니다.

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6. 도입 시 고려사항

고려 항목	설명	대응 전략
성능 한계	복잡한 맥락 이해는 한계 존재	Task 분할 및 도메인 특화 모델 적용
품질 확보	소량 데이터로 과적합 가능성	Knowledge Distillation 기법 활용
플랫폼 호환성	디바이스별 실행 환경 제약	ONNX, TFLite 등 표준화 포맷 활용

SLM 도입은 기술뿐 아니라 운영 환경의 구조화 전략이 필요합니다.

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7. 결론

SLM(Small Language Model)은 LLM 중심에서 벗어나 경량·효율·전문화라는 키워드를 중심으로 떠오르는 차세대 언어 모델입니다. SLM은 엣지 디바이스와 오프라인 환경에서도 지능형 서비스를 구현할 수 있게 해주며, 개인정보 보호, 실시간 응답, 낮은 비용이라는 장점을 통해 다양한 산업군에서 빠르게 확산될 것입니다. 앞으로 SLM은 'AI Everywhere' 시대의 실질적인 동력으로 자리매김할 것입니다.