LLM, sLLM, sLM AI 모델이란

 

LLM, sLLM, sLM AI 모델이란

 

1. LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)

 

- 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 인공지능 모델입니다. 10억 개 이상의 매개변수를 가지며, 복잡한 언어 패턴을 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

- 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 NLP tasks에서 높은 성능을 보여줍니다.

문맥을 파악하고 복잡한 추론을 수행할 수 있습니다.

- 챗봇, 가상 비서, 콘텐츠 생성, 번역 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

- 학습 및 추론에 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다.

- GPT-3, PaLM, BERT 모델 등이 있습니다.

 

2. sLLM (Small Large Language Model, 소형 대규모 언어 모델)

 

- LLM의 기능을 유지하면서 모델 크기를 줄여 컴퓨팅 자원 효율성을 높인 모델입니다. LLM에 비해 적은 매개변수를 가지지만, 여전히 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있습니다.

- LLM보다 적은 컴퓨팅 자원으로 작동하여, 다양한 환경에서 활용 가능합니다. 모바일 기기나 클라우드 환경에서도 효율적인 처리가 가능합니다.

- LLM에 비해 성능은 약간 낮지만, 자원 효율성이 높아 실용적인 활용에 적합합니다.

- 챗봇, 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

- DistilBERT, MobileBERT 모델 등이 있습니다.

 

3. sLM (Small Language Model, 소규모 언어 모델)

 

- 특정 작업이나 도메인에 특화된 모델입니다. LLM이나 sLLM에 비해 훨씬 적은 매개변수를 가지며, 특정 목적에 맞게 학습됩니다.

- 특정 NLP 작업 (예: 감성 분석, 개체명 인식)에 높은 성능을 보입니다.

- 매우 적은 컴퓨팅 자원으로 작동하여, 자원이 제한된 환경에서 활용 가능합니다.

- 특정 도메인 데이터로 학습하여, 해당 도메인에 특화된 성능을 제공합니다.

- KoBERT, Flair 모델 등이 있습니다.