sLLM (Smaller Large Language Model) 이란?

쉽게 말하면 sLLM은 LLM에 비해 매개변수가 100B이하정도로 상대적으로 적은 LLM이다. 100B도 작진 않지만... 그래도 요새 나오는 LLM모델들에 비하면 작다는 얘기.
Llama, Phi, Mistral.. 그리고 요새 한참 얘기 나오고 있는 Deepseek까지..
sLLM에 대해서 아주 기초적인 내용을 정리해보려고 한다.

 

SLLM은 문자 그대로 “Smaller Large Language Model(더 작아진 대규모 언어 모델)”을 가리키는 용어로, 기존의 초거대 언어 모델(LLM)에서 파라미터 수나 모델 크기를 줄여 경량화한 모델을 의미한다. 일반적으로 수십억~수천억 개에 달하는 파라미터를 지닌 초거대 언어 모델과 달리, SLLM은 상대적으로 소규모의 파라미터를 유지하면서도 대규모 모델의 핵심 기능을 상당 부분 유지하려고 시도한다. 이렇게 모델 규모를 줄이는 이유는, 연산 자원과 메모리가 제한적인 환경(온프레미스 서버, 에지 디바이스 등)에서 효율적으로 동작하거나, 서비스 비용과 처리 속도 문제를 완화하기 위해서이다.

 

SLLM이 등장하게 된 배경은, 대규모 언어 모델을 그대로 사용할 때 발생하는 막대한 학습 비용·추론 비용·운영 부담을 극복하기 위함이라고 볼 수 있다. 예컨대 GPT-3나 GPT-4와 같은 모델은 정확도와 범용성이 매우 뛰어나지만, 대규모 연산 자원(GPU 클러스터 등)이 필요하고, 서비스 트래픽이 증가할수록 비용이 급격하게 늘어나는 한계가 있다. 반면, 모델 파라미터 규모를 줄인 SLLM은 보다 빠른 추론 속도와 저렴한 운영 비용을 기대할 수 있다는 장점이 있다.

 

SLLM의 등장 배경

SLLM이 본격적으로 주목받기 시작한 가장 큰 이유는, 대규모 모델을 단순히 ‘크게 만들기’만으로는 해결되지 않는 문제들이 늘어나고 있기 때문이다. 우선, 기업이나 연구자 입장에서는 초거대 모델을 학습·운영하기 위한 클라우드 리소스와 자금이 만만치 않게 요구된다. 또한 실시간으로 데이터를 처리해야 하는 상황(예: 모바일 디바이스나 에지 컴퓨팅 환경)에서는, 대규모 모델을 매번 클라우드로 호출하는 것 자체가 지연(latency)과 비용 문제가 된다.

 

따라서 모델의 추론 시간을 단축하고 메모리 사용량을 낮추기 위해, 지식 증류(Knowledge Distillation)나 양자화(Quantization) 같은 기법으로 모델 크기를 줄이거나, 특정 도메인에 특화해 불필요한 파라미터를 제거·압축한 형태의 모델을 만드는 방향이 발전해왔다. 이런 SLLM 기법들은 ‘큰 모델로부터 작고 효율적인 모델을 만들어 내는’ 과정을 핵심으로 하며, 엔터프라이즈 환경, 스타트업 서비스, 개인 연구 등 다양한 곳에서 활용될 수 있도록 모델의 대중화를 촉진한다.

 

SLLM의 종류와 트렌드

1 지식 증류 기반 SLLM

대형 모델(Teacher Model)을 먼저 학습시킨 뒤, 해당 모델이 생성하는 중간 표현이나 예측 결과를 활용해, 더 작은 모델(Student Model)을 훈련한다. 이를 통해 학습 목표를 그대로 달성하면서도, 모델 파라미터 수를 크게 줄일 수 있다. 대표적으로는 DistilBERT, TinyBERT, MobileBERT 등 여러 파생 모델들이 존재한다.

 

2 양자화(Quantization) 기반 SLLM

모델 내부 연산에서 사용되는 가중치와 활성화 값을 32비트 부동소수점 대신 8비트나 4비트 정수 등으로 축소하여, 메모리 사용량과 연산량을 동시에 줄이는 방법이다. 최근에는 연구 커뮤니티에서 GPT-계열이나 LLaMA 계열 모델을 4비트 양자화로 돌리는 사례가 늘고 있으며, 이를 통해 가정용 GPU 수준의 환경에서도 대화형 모델을 실험적으로 구동하는 움직임이 생겨나고 있다.

 

3 소규모 특화 LLM

모든 분야를 포괄하려 하기보다, 특정 산업군이나 특정 태스크(예: 의료, 법률, 금융, 고객응대 등)에 최적화하여 필요 없는 일반 지식 파라미터를 최대한 덜어낸 모델들도 있다. 이렇게 특화된 모델은 적은 파라미터 규모로도 특정 분야에서 높은 성능을 낼 수 있으므로, 기업 환경에서 효율성을 극대화하려 할 때 선호되는 추세다.

 

4 오픈소스·커뮤니티 주도 모델

Hugging Face 등에서 공개되는 다양한 경량화 모델들은 오픈소스 상태로 활발히 공유되어, 연구자나 개발자들이 자유롭게 수정·재학습할 수 있다. 최근에는 GPT-2, GPT-Neo, LLaMA 등 대형 모델을 이어받아, 정밀 튜닝이나 압축 기법을 적용한 다양한 SLLM 파생 모델들이 커뮤니티 주도로 탄생하고 있다.

 

대표적인 Smaller Large Language Model 사례

1. DistilBERT

BERT 모델을 경량화한 버전으로, 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 사용하여 원본 BERT의 파라미터 수를 절반 정도로 줄이면서도, 상당히 유사한 수준의 자연어 이해 성능을 제공한다. 감정 분석이나 문서 분류처럼 비교적 범용적인 NLP 태스크에 널리 활용되고 있다.

 

2. TinyBERT / MobileBERT

BERT를 더욱 모바일 환경에 최적화하기 위해, 모델 구조를 단순화하거나 어텐션 헤드 수 등을 줄여 설계된 모델들이다. 특히 MobileBERT는 모바일 디바이스에서도 실시간 추론이 가능하도록 고려되었으며, 실제로 스마트폰 애플리케이션에 자연어 인터페이스를 탑재하기 위한 연구 사례가 늘고 있다.

 

3. 4비트 LLaMA

메타에서 공개한 LLaMA를 4비트 양자화 기법으로 압축하여, 상대적으로 저사양의 GPU나 로컬 환경에서도 구동이 가능하도록 만든 프로젝트들이 커뮤니티에서 활발히 진행되고 있다. 모델 자체가 원래 7B, 13B, 33B 등 다양한 버전을 제공하므로, 양자화와 결합될 경우 충분히 작은 스펙으로도 실행이 가능해진다.

 

SLLM 활용 방법 및 이점

SLLM은 모델 크기를 줄였다는 점에서, 배포와 운영 면에서 여러 가지 이점을 제공한다. 예컨대 클라우드 서비스 비용이 절감되고, 모바일이나 엣지 디바이스에서도 오프라인으로 모델을 수행할 수 있는 가능성이 열린다. 또한 추론 속도가 빨라지기 때문에, 실시간 응답이 중요한 채팅봇, 음성비서, 지능형 로봇, 자율주행차의 경량 모듈 등 다양한 분야에 적합하다.

 

다만, 모델 크기가 줄어든 만큼 처리 가능한 맥락의 길이나 정확도가 일부 떨어질 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 지식 증류나 특화된 학습 기법 등을 병행하여, 필요한 성능을 최대한 보존하도록 설계해야 한다. 또한 범용적인 작업보다는 특정 목적이나 특정 도메인에 맞춘 파인튜닝(fine-tuning)을 통해 효율적으로 성능을 끌어올리는 전략이 유리하다.