$]코인해커❤️ㄱ텔레DBnara 모델 경량화한 SLM 대세로몸집 줄이고 특정분야 특화정보 신속·정확하게 전달비용도 LLM 20분의 1 불과제조·금융·유통 등 적용 확산세계 최대 산업 자동화 기업 로크웰 오토메이션은 최근 마이크로소프트(MS)와 협력해 식음료 제조 현장에 특화된 인공지능(AI) 모델을 만들었다. 이 모델은 MS의 소규모언어모델(SLM) '파이' 시리즈를 기반으로 개발됐는데 설비 문제가 발생할 경우 공장 운영자에게 그 즉시 원인 분석과 대응 방안을 실시간으로 조언해준다. 공정 데이터를 중점적으로 학습하고 응답을 빠르게 할 수 있도록 경량화된 구조 덕분에 공장이 멈춰 서는 시간을 크게 줄이고 유지보수 효율도 끌어올리는 효과를 거두고 있다.개발 비용을 낮추면서도 특정 산업에 최적화된 SLM이 주목받고 있다. 방대한 데이터를 학습해 척척박사처럼 무엇이든 알려주는 대규모언어모델(LLM)의 '범용 AI' 대신 저비용으로 보다 빠르고 정확하게 정보를 전달하는 SLM의 '특화 AI'를 찾는 시장 수요가 더 두드러지는 분위기다.10일 정보기술(IT) 업계에 따르면 구글, MS, 오픈AI 등 주요 글로벌 빅테크는 엔터프라이즈 사업의 일환으로 제조·금융·유통·헬스케어 등 다양한 산업 분야에 SLM 적용을 확대하고 있다. 빅테크 기업들은 최소 수천억 개에서 많게는 1조개가 넘는 파라미터(매개변수)를 갖춘 초대형 언어모델도 보유하고 있지만, 실제 기업 고객들이 선호하는 것은 경량화된 SLM이다. 고비용·고연산의 초거대 AI보다 현장의 실질적인 문제를 빠르고 정확하게 해결할 수 있는 도메인 특화형 소형 AI가 더 현실적인 해법으로 주목받고 있는 것이다.SLM은 수억~수십억 개 수준의 파라미터로 구성된 경량화 모델로 특정 도메인 데이터에 기반한 고정밀 질의응답과 문서 요약, 분류, 해법 제시 등의 다양한 기능을 수행한다. 파라미터 수가 적어 메모리·연산 자원 소모가 많지 않은 데다가 응답 지연이 낮아 실시간 응용에 적합한 구조다.특히 AI 모델을 운영하는 비용도 LLM보다 훨씬 저렴하다. 가령 오픈AI의 초거대 AI GPT-4o는 100만 토큰(언어모델이 텍스트를 이해하고 생성하는 기본 단위)당 출력 비용(생성한 응답에 대한 비용)이 10달러에 달하지만, 이를 경량화한 GPT-4o 미니의 출력 비용은 0.6달러로 15분의 1에 불과하다. 구글의 LLM 제미나이 2.5 프로 역시 출력 비용이 100만