작은 언어 모델(SLM)의 가능성과 활용(요약 정리)

https://www.youtube.com/watch?v=DrMND9TTEWw

 

아래 내용은 위 영상을 보고 요약 및 정리한 내용입니다. 

작은 언어 모델(SLM)의 가능성과 활용: 최신 서베이 논문 소개

최근 AI 분야에서 큰 주목을 받고 있는 작은 언어 모델(Small Language Models, SLM)에 대한 서베이 논문이 발표되었습니다. 이 논문은 2023년 11월 4일 아카이브(arXiv)에 공개된 따끈따끈한 연구로, SLM의 개념과 장점, 주요 기술, 활용 방안 등을 상세히 다루고 있습니다.

작은 언어 모델(SLM)이란?

일반적으로 우리가 알고 있는 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)과 달리, SLM은 비교적 적은 수의 파라미터를 사용하여 더 적은 연산 자원으로 높은 성능을 유지할 수 있는 모델을 의미합니다.

SLM의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 효율적인 자원 활용: 대형 모델보다 연산량이 적어 하드웨어 부담이 낮습니다.
2. 빠른 추론 속도: 모델 크기가 작아지면서 실시간 응답 속도가 향상됩니다.
3. 경량화된 환경 적용 가능: 모바일 기기나 엣지 디바이스에서도 원활하게 실행될 수 있습니다.

SLM은 대형 모델 대비 작은 규모에도 불구하고 성능을 유지할 수 있는가에 대한 연구가 활발히 진행 중입니다. 대표적인 연구로는 DistilBERT, ALBERT, ELECTRA 등이 있으며, 기존 LLM을 축소하면서도 성능 저하를 최소화하는 방법이 논의되고 있습니다.

SLM의 핵심 기술

SLM을 효과적으로 구축하기 위해 다양한 기술이 사용됩니다. 이번 논문에서는 크게 세 가지 기술을 중점적으로 다루고 있습니다.

1. 지식 증류(Knowledge Distillation)

큰 모델(Teacher Model)의 지식을 작은 모델(Student Model)로 전이하는 방법입니다. 이를 통해 작은 모델이 대형 모델의 학습 패턴을 습득할 수 있습니다.

• 화이트박스 KD: Teacher 모델의 내부 구조를 활용하여 학습
• 블랙박스 KD: Teacher 모델의 출력값을 이용하여 학습 (API를 통한 활용 가능)

2. 프루닝(Pruning)

모델의 중요하지 않은 가중치나 뉴런을 제거하여 경량화를 수행하는 기법입니다.

• 크기 기반 프루닝: 특정 임계값 이하의 가중치를 제거
• 구조적 프루닝: 뉴런, 필터 등 전체 구조 단위로 제거

프루닝을 통해 모델의 크기를 줄이면서도 성능을 유지하는 연구가 지속되고 있습니다.

3. 양자화(Quantization)

모델의 연산을 최적화하기 위해 숫자 표현 방식을 변경하는 기법입니다.

• 포스트 트레이닝 양자화(PTQ): 학습이 끝난 후 적용하는 방식
• 학습 중 양자화(QAT): 학습 과정에서 적용하여 최적화하는 방식

양자화는 모델의 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 높이는 데 매우 효과적입니다.

SLM의 활용 사례

1. 웹 검색(Web Search)

SLM은 웹 검색 과정에서 보다 빠르고 효율적인 검색을 지원할 수 있습니다. 주요 역할로는:

• 컨텐츠 인코딩: 검색 쿼리와 문서의 특징을 인코딩하여 검색 정확도를 향상
• 문서 랭킹: 검색된 문서 중 가장 적절한 결과를 정렬하는 역할
• 쿼리 리라이팅: 보다 나은 검색 결과를 위해 입력된 질문을 최적화

2. 모바일 및 엣지 디바이스 적용

SLM은 스마트폰, 태블릿 등에서 AI 기반 기능을 향상하는 데 활용됩니다.

• API 효율화: SLM을 활용하여 빠르고 비용 효율적인 AI 서비스 제공
• 모바일 에이전트: 스마트폰 화면을 분석하고 자동으로 태스크를 수행하는 AI 시스템

예를 들어, AutoDroid라는 시스템은 스마트폰에서 AI가 직접 앱을 실행하고, 자동화된 작업을 수행할 수 있도록 돕는 기술로, SLM을 기반으로 설계되었습니다.

결론

이번 서베이 논문은 SLM의 현재 연구 동향과 기술적 접근 방식, 그리고 실제 활용 사례를 종합적으로 다루고 있습니다. 작은 모델이지만 높은 성능을 유지하면서도 빠른 속도와 낮은 연산 비용을 제공할 수 있다는 점에서 앞으로 더욱 중요한 연구 분야가 될 것으로 보입니다.

SLM에 대한 연구는 계속해서 발전하고 있으며, 앞으로도 다양한 최적화 기법과 활용 방안이 등장할 것으로 기대됩니다.