언어모델 : LLM, sLLM, SLM

[주인장]

LLM, sLLM(Small Large Language Model), 그리고 SLM(Small Language Model)은 모두 자연어 처리와 생성에 사용되는 언어모델이다. 

- LLM은 고성능이 필요한 대규모 작업인 경우

- sLLM은 성능과 자원 사용 간의 균형이 필요한 경우 

- SLM은 제한된 자원 환경에서 특정 작업인 경우

📌 요약 비교표: LLM / sLLM / sLM

항목	LLM (Large Language Model)	sLLM (Small Large Language Model)	sLM (Small Language Model)
🔹 정의	수십~수천억 파라미터의 범용 대규모 언어 모델	LLM을 경량화한 중소형 모델 (1B~7B)	특정 작업에 특화된 소형 모델 (수백만~수억 파라미터)
🔸 모델 예시	GPT-4, PaLM 2, Claude 3, LLaMA 65B	TinyLLaMA, Mistral 7B, Phi-2, GPT-J	DistilBERT, MobileBERT, TinyBERT
🧠 성능	가장 뛰어난 생성·추론 능력	비교적 높은 수준의 자연어 처리 능력	제한된 영역에서 빠르고 정확
🟢 장점	- 범용성 최고 - 풍부한 지식 - 창의적인 작업 가능	- 온디바이스 추론 가능 - 빠른 속도 - 파인튜닝 쉬움	- 경량화 최고 - 빠른 실행 속도 - 저전력 소자에 적합
🔴 단점	- 실행 비용 매우 큼 - 클라우드 필요 - 느린 응답	- 성능은 LLM보다 낮음 - 맥락 제한 있음	- 복잡한 질문/추론 불가능 - 일반화 능력 낮음
🧩 적용 분야	- 챗봇 - 글쓰기 보조 - 코드 생성 - 검색 엔진	- 모바일 챗봇 - 로봇 제어 - 온디바이스 AI	- 감정 분석 - 명령어 분류 - IoT 제어, TinyML
⚙️ 사용 기술	- Transformer - Attention Mechanism - 수십~수백억 파라미터	- Quantization - Distillation - llama.cpp, GGUF, QLoRA	- Distillation - Pruning - TensorFlow Lite Micro, TinyML
🖥️ 실행 환경	클라우드, 고성능 GPU (A100/H100)	라즈베리파이, 모바일, Edge GPU	Arduino, ESP32, MCU 등 초경량 디바이스

✅ 각 모델 간 주요 차이 핵심 요약

비교 요소	LLM	sLLM	sLM
파라미터 수	10B~500B+	1B~7B 이하	~100M 이하
실행 장치	서버, 클라우드	모바일, 라즈베리파이	Arduino, IoT 디바이스
특징	가장 똑똑하지만 무거움	작고 똑똑한 범용 모델	아주 작고 빠르지만 단순

📚 사용 기술/도구 예시

범주	LLM	sLLM	sLM
학습 프레임워크	PyTorch, JAX	PyTorch + QLoRA / Llama.cpp	TensorFlow Lite Micro
모델 형식	.pt, .safetensors, .gguf	.gguf, .bin, .onnx	.tflite, .h5, .onnx
실행 도구	OpenAI API, DeepSpeed	llama.cpp, GGUF, Ollama	Edge Impulse, TFLite Micro
최적화 기술	Mixture of Experts, PEFT	Quantization, Distillation	Pruning, Quantization

💡 활용 예시 

분야적용	모델 예
교육용 AI 챗봇 (웹 기반)	LLM 또는 sLLM
오프라인 챗봇 (모바일 앱)	sLLM (Phi-2, TinyLLaMA)
음성 제어 IoT 장치	sLM (TensorFlow Lite 모델)
Edge 디바이스 로봇	sLLM 또는 sLM + 센서 결합
자연어로 장치 제어	sLLM (라즈베리파이 실행) + 아두이노 연동