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AI '경량화언어모델' 관심
비용 줄이고 성능은 효과적
스마트폰·노트북에 탑재 가능
네이버·LG유플러스도 출시인공지능(AI) 시장의 관심이 경량화 대규모언어모델(sLLM)에 쏠리고 있다.많은 데이터가 필요하고 학습과 구동에 들어가는 비용도 높은 대규모언어모델(LLM) 대신 값싸고 빠른 sLLM을 활용해 다양한 산업에 적용하는 게 효과적이기 때문이다. Getty Images Bank 
○“눈물 날 정도”…값비싼 LLM
15일 정보기술(IT) 업계에 따르면 구글,마이크로소프트 등 주요 글로벌 빅테크가 신형 sLLM을 잇달아 선보이고 있다.sLLM은 단어 그대로 LLM을 경량화한 AI 모델이다.LLM과 마찬가지로 자연어 처리 작업을 수행할 수 있다.기존 LLM 대비 파라미터(매개변수) 수가 대폭 줄어든 게 가장 큰 특징이다.LLM의 파라미터가 수천억 개에서 조 단위를 넘나드는 반면 sLLM은 작게는 수천만 개에서 수십억 개 사이를 왔다 갔다 한다.
성능 면에서는 LLM이 월등하다.글쓰기부터 이미지·오디오 생성까지 다양한 일을 할 수 있다.문제는 돈이다.LLM을 비롯한 생성형 AI는 지금까지 등장한 IT 가운데 가장 비싼 기술로 꼽힌다.LLM을 만들기 위해선 방대한 양의 데이터,AI 학습과 추론을 위한 그래픽처리장치(GPU) 등 칩셋,snl 로봇AI 전문 엔지니어 등이 필요하다.지난해 구글 모회사 알파벳의 존 헤네시 이사회 의장은 “생성 AI를 활용한 검색 비용이 일반 검색 비용보다 열 배 더 높다”고 말했다.샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)도 챗GPT 출시 다음달인 2022년 12월 “챗GPT 구동에 들어가는 비용이 눈물 날 정도로 비싸다”고 언급했다.
미국 스탠퍼드대의 AI 인덱스 리포트에 따르면 구글이 투입하는 제미나이 울트라의 학습 비용은 1억9140만달러(약 2645억원),오픈AI의 GPT-4는 7835만달러(약 1080억원)에 달하는 것으로 추정됐다.구동할 때마다 소요되는 비용도 만만치 않다.그러다 보니 수익화가 쉽지 않다.미국 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 오픈AI는 2022년 5억4000만달러(약 7454억원)의 적자를 냈는데 지난해에는 적자 폭이 더 커졌을 것으로 추정된다.
○비용 줄이고 성능 특화한 sLLM
마이크로소프트는 지난 4월 AI 모델‘파이-3 미니’를 출시했다.파라미터(매개변수)가 38억 개 수준인 sLLM이다.마이크로소프트는 이 모델에 대해 “열 배 큰 모델 수준의 응답을 제공할 수 있고 비슷한 기능의 다른 모델보다 비용은 10분의 1 정도”라고 설명했다.마이크로소프트는 향후 파이-3 스몰,snl 로봇파이-3 미디엄도 내놓을 예정이다.이 모델들의 파라미터는 각각 70억 개,snl 로봇140억 개다.
구글도 최근‘제미나이 1.5 플래시’를 구글 클라우드 버텍스 AI 플랫폼을 통해 공식 출시했다.반복 작업을 자동화하는 데 최적화된 모델이라는 설명이다.앤스로픽은 자사 LLM 클로드 라인업에서‘하이쿠’라는 경량 모델을 함께 제공 중이다.
국내 기업들도 sLLM을 잇달아 선보이고 있다.네이버는 지난 4월 하이퍼클로바X의 경량 모델인‘HCX-대시’를 출시했다.기존 하이퍼클로바(HCX-003) 대비 5분의 1 가격으로 이용할 수 있다.문장 생성과 변환,snl 로봇분류,요약 등 단순한 업무부터 보고서 작성,snl 로봇맞춤형 챗봇 구현 등 다양한 용도로 활용할 수 있다는 설명이다.이미지,오디오 데이터를 처리할 수 있는 경량 모델도 공개할 계획이다.
LG유플러스도 지난달 자체 개발한 sLLM‘익시젠(ixi-GEN)’을 출시했다.LG AI 연구원의 LLM‘엑사원’을 기반으로 LG유플러스의 통신·플랫폼 데이터를 학습시켰다.LG유플러스는 공공·금융·제조 등 다양한 산업 분야에 최적화한 익시젠 모델을 개발해 공급할 계획이다.
미국 시장조사 업체 밸류에이츠 리포트에 따르면 sLLM 시장 규모는 2022년 51억8000만달러(약 7조1400억원)에서 2029년 171억8000만달러(약 23조6000억원)로 커질 전망이다.
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