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왜 AI 세계는 여전히 SLM(스몰 랭귀지 모델)을 필요로 하는가
최근 몇 년간 LLM(대형 언어 모델)이 큰 돌파구를 만들며 AI 혁신의 중심에 섰지만, 그렇다고 SLM(소형 언어 모델)이 빛을 잃은 것은 아닙니다. 오히려 SLM은 더 저렴하고, 더 접근 가능하며, 탈중앙화 AI(DeAI)와 에이전틱 AI(Agentic AI)에 더욱 적합한 대안으로 주목받고 있습니다.
거대한 모델과 소수의 중앙화된 기업이 주도하는 세계에서, FLock.io는 작고, 투명하며, 통제 가능한 시스템의 가능성을 믿습니다. 사용자가 직접 미세 조정(fine-tuning)하고 원하는 방식으로 실행할 수 있는 모델 말입니다.
LLM과 SLM은 서로 다른 영역에서 빛을 발합니다. 이 글에서는 그 차이와 가능성을 정리합니다.
LLM과 SLM의 차이
LLM은 수십억~수조 개의 파라미터를 가진 거대한 모델로, 언어 이해 능력이 뛰어나 복잡한 생성 작업에 강합니다. 그러나 훈련과 운영에 막대한 자원이 필요해, 실제로는 소수의 대기업만이 이를 운용할 수 있습니다. 예시로는 Gemini, LaMDA, Claude, GPT-4 등이 있습니다.
반면, SLM은 수백만~수십억 개 파라미터 규모로 훨씬 작습니다. 이 크기는 지식 증류(distillation), 프루닝(pruning), 양자화(quantisation) 같은 기법을 통해 달성됩니다. 쉽게 말해, 큰 모델이 교사가 되어 작은 모델(학생)에게 지식을 전수하는 방식입니다.
SLM의 강점: 속도, 효율성, 그리고 저비용
- 리소스 요구량 최소화 → 적은 메모리와 컴퓨팅 파워로도 실행 가능
- 엣지 컴퓨팅에 적합 → 기기 자체에서 오프라인 AI 실행 가능
- 도메인 특화 성능 → 특정 작업에 초점을 맞춘 모델은 범용 LLM보다 높은 정확도
- 빠른 추론과 응답 속도 → 실시간 가상 비서 같은 애플리케이션에 이상적
물론 한계도 있습니다. 범용 벤치마크에서는 LLM에 못 미치고, 범위가 좁으며, 모호한 상황에서는 오류 가능성이 더 큽니다.
SLM과 에이전틱 AI의 미래
최근 AI 세계의 화두는 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다. 지금까지 대부분의 AI 에이전트는 LLM 기반이었지만, 실제로는 SLM이 더 적합한 경우가 많습니다.
- 반복적이고 단순한 작업에는 SLM이 더 효율적
- 여러 개의 특화된 SLM을 조합해 확장 가능한 구조를 만들 수 있음
- 로컬에서 실행되어 데이터 전송을 최소화 → 프라이버시 보호
- 의료·헬스케어 등 민감한 분야에 적용 가능
FLock은 최근 탈중앙화 에이전트 스웜 네트워크 연구 논문을 발표하며, 이 가능성을 실질적으로 제시했습니다.
앨런 튜링 연구소의 실험 결과
영국의 Alan Turing Institute는 최근 연구를 통해, 작은 오픈소스 모델도 경량화 도구와 테스트 타임 최적화만으로 놀라운 성과를 낼 수 있음을 입증했습니다.
- 실제 보건 데이터를 기반으로 실험
- 30억 파라미터급 모델이 노트북에서도 실행 가능
- Retrieval Augmented Generation(RAG), 추론 트레이스 파인튜닝, 예산 강제 기법 등을 결합
- 수천 개의 합성 데이터만으로도 거대 모델에 근접한 추론 성능 달성
이는 민감한 의료 데이터 환경에서 특히 중요한 진전을 의미합니다.
새로운 SLM의 물결
최근 1B~8B 파라미터 규모의 SLM들이 속속 등장하고 있습니다.
- Microsoft Phi 시리즈
- NVIDIA Nemotron-H
- DeepSeek의 경량 모델
- Qwen3의 소형 모델
- Hugging Face의 SmolLLM
또한 Microsoft는 NPU 기반 로컬 실행을 목표로 한 Mu 모델을 출시하며, 클라우드 의존도를 낮추고 있습니다.
FLock이 만드는 생태계
FLock.io는 세 가지 핵심 축을 중심으로 운영됩니다:
- AI Arena — 경쟁적인 모델 훈련을 위한 플랫폼
- FL Alliance — 프라이버시 중심의 협업 프레임워크
- Moonbase — 새로운 보상 레이어
FLock은 AI 권력을 소수 기업이 독점하는 현실을 해체하고, 더 공정하고, 투명하며, 조합 가능한 AI 개발을 추구합니다.
맺음말
LLM이 보여주는 가능성은 여전히 크지만, SLM은 현실적인 효율성, 탈중앙화, 프라이버시 보호, 도메인 특화 능력이라는 독보적 장점을 갖고 있습니다.
AI의 미래는 단일한 거대 모델이 아니라, 다양한 크기와 특성을 가진 모델들이 서로 어우러져 만들어질 것입니다.
FLock.io는 그 미래를 현실로 만들기 위해 움직이고 있습니다.
참고: https://www.flock.io/blog/research-paper-decentralised-agent-swarm-network-agentanet
FLock Korea Linktree: https://linktr.ee/FLock.ioKorea
댓글 0개
2025.08.29 10:59:39