9k유흥디비문의판매ꃑ텔레thinkDBꌐ 산업 맞춤형 경량화 AI 모델 증가오픈AI의 챗GPT / 연합뉴스 챗GPT와 같은 범용 인공지능(AI) 모델의 한계가 드러나면서 비용은 낮추고 정확도를 높인 산업 맞춤형 소형 AI 모델이 주목받고 있다. 방대한 양의 데이터를 학습해 답변을 내놓는 기존 거대언어모델(LLM) 기반 범용 AI가 비싸고 전문성이 떨어진다는 지적이 잇따르자, 특정 산업에 특화된 소규모언어모델(SLM) 기반 AI 모델을 찾는 기업이 늘고 있다.11일 시장조사업체 가트너는 기업이 2027년까지 특정 작업에 특화된 SLM을 도입하면서 SLM의 전체 사용량이 범용 LLM 사용량보다 최소 3배 이상 증가할 것으로 전망했다. 가트너는 “범용 LLM은 언어 처리 능력이 뛰어나지만, 특정 산업 분야의 전문성이 요구되는 작업에서는 응답 정확도가 떨어진다”며 “SLM은 응답 속도가 빠르고 컴퓨팅 자원을 적게 소모해 운영·유지 관리 비용을 절감할 수 있다”고 했다.SLM은 LLM을 압축한 경량화 AI 모델로, 매개변수(파라미터)가 수억에서 수십억 개 수준이다. 적게는 수천억 개에서 많게는 1조개가 넘는 파라미터를 보유한 LLM보다 학습하는 데이터 양이 적어 보다 빠르고 정확하게 정보를 전달한다. 전력 소모량은 물론 학습과 추론에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 부담도 적어 비용이 더 저렴하다. 대표적으로 오픈AI 챗GPT 3.5의 파라미터 수는 1750억개인 반면, 지난해 출시된 마이크로소프트(MS)의 파이-3-미니의 파라미터 수는 38억개에 그친다.전문가들은 챗GPT 등 범용 LLM이 다양한 작업을 처리할 수 있다는 장점이 있지만, 의료, 금융, 법률, 제조 등 고도로 특화된 분야에서 요구하는 정확도는 떨어질 수 있다고 지적한다. 일례로 사용하는 용어나 문서 구조가 정해진 법률 분야는 추상적인 답변을 제공할 가능성이 있는 챗GPT보다 판례 정리·요약에 특화된 AI가 더 적합하다. 또 스마트폰, 자동차 등 기기나 모빌리티에 장착하려면 경량화 AI 모델이 필요하는 게 업계 관계자들의 설명이다.초거대 AI 모델 개발에 주력하던 구글,