LLM, sLLM, SLM이란? 개념과 차이점 정리 [AI도입 실전 가이드 #1]

 

생성형 AI가 본격적으로 산업 전반에 확산되면서, 기업 내 AI 도입에 대한 관심도 급격히 높아지고 있다. 특히 ChatGPT를 필두로 한 LLM(Large Language Model), 이를 기업 환경에 맞게 변형한 sLLM(small LLM 또는 specialized LLM), 그리고 비교적 소규모 환경에서 학습되고 운영되는 SLM(Small Language Model) 이 기업의 AI 전략 핵심 기술로 주목받고 있다.

이번 글에서는 LLM, sLLM, SLM의 기본 개념과 태생적 차이, 그리고 기업이 어떤 모델을 도입할지 고민할 때 반드시 이해하고 넘어가야 할 구조적 특징들을 정리해본다.

---

1. LLM (Large Language Model): 거대한 사전학습 모델

개념

• LLM은 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습된 자연어처리 모델이다.
• 파라미터 수가 수십억~수천억 개에 달하며, 방대한 범용 지식과 추론 능력을 내장하고 있다.

특징

• 범용성: 다양한 분야와 주제를 처리 가능 (예: 번역, 요약, 생성, Q&A 등)
• 클라우드 기반 서비스로 제공되는 경우가 많으며, API 호출 방식으로 사용
• 사전학습 모델(Fine-tuned)이 아닌 Pre-trained 상태에서 대화 가능

대표 예시

• GPT-4 (OpenAI)
• Gemini (Google)
• Claude (Anthropic)
• LLaMA 2 (Meta, 오픈소스)

장단점 요약

항목	장점	단점
성능	방대한 지식과 추론 능력	모델의 블랙박스화, 제어 어려움
비용	API로 손쉽게 사용	호출량 증가 시 비용 폭증 가능
도입 난이도	빠른 시작 가능	프롬프트 엔지니어링 필요

---

2. sLLM (specialized/small LLM): 기업 맞춤형 중형 모델

개념

• sLLM은 대형 모델을 기업의 목적에 맞게 경량화하거나, 특정 업무 영역(예: 법률, 의료 등)에 특화시킨 모델이다.
• 사전학습된 LLM 위에 파인튜닝(fine-tuning) 또는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등의 기법을 적용해 만들기도 한다.

특징

• 조직별 니즈에 맞는 맞춤형 모델 구축 가능
• 보안이슈, 성능/비용 최적화 목적의 사내 도입에 적합
• 오픈소스 기반 모델에 사내 데이터를 얹어 운영하는 구조

대표 예시

• KoAlpaca, KorGPT 등 한국어 특화 sLLM
• Microsoft Azure OpenAI 기반의 기업용 GPT

장단점 요약

항목	장점	단점
보안성	내부망 구축 가능, 데이터 유출 위험 적음	인프라·보안 환경 구축 필요
비용	API 대비 장기적으로 비용 절감 가능	초기 구축/운영 비용 발생
성능	특정 도메인에 대해 높은 정밀도	범용 질문에 대한 답변은 약할 수 있음

---

3. SLM (Small Language Model): 소규모 환경에 적합한 경량 모델

개념

• SLM은 수천만~수억 개의 파라미터로 구성된 소형 언어 모델로, 온디바이스(On-device) 또는 엣지 디바이스(Edge) 환경에 탑재하기 위해 설계된다.
• 사내 단독 실행 또는 오프라인 환경에서도 작동 가능한 모델

특징

• 속도와 가벼움에 초점
• 데이터 프라이버시 보호, 오프라인 처리 가능
• 일부 특화된 작업(QA, 분류 등)에 사용

대표 예시

• Phi-2 (Microsoft)
• TinyLLaMA, DistilBERT, MobileBERT 등

장단점 요약

항목	장점	단점
경량화	CPU 환경에서도 구동 가능	처리 성능 제한적
운영	사내망·엣지 환경 배치 용이	학습 데이터 한정됨
응답속도	초저지연 실현 가능	추론 능력/맥락 인식은 부족할 수 있음

---

4. LLM/sLLM/SLM의 간단한 비교표

항목	LLM	sLLM	SLM
규모	수천억 파라미터	수억~수십억	수천만~수억
목적	범용 서비스	기업 특화	경량 응용
도입 위치	외부 API	사내 또는 하이브리드	온프레미스/로컬
성능	최고 수준	도메인 최적화	특수 작업에 적합
비용 구조	호출형 과금	GPU 기반 자체 운영	경량 서버/로컬 운영

---

결론: 어떤 모델이 우리 조직에 적합할까?

조직 유형	추천 모델	이유
빠르게 AI를 실험하고 싶은 스타트업	LLM	API 기반으로 빠르게 활용 가능
내부 데이터를 활용한 답변/문서 자동화	sLLM	보안과 맥락 반영에 유리
경량 단말기/모바일 중심 조직	SLM	저사양 기기에서도 운영 가능

조직의 데이터 환경, 보안 수준, 사용자 규모, 활용 목적에 따라 최적의 모델을 선택해야 한다. 다음 편에서는 왜 기업들이 최근 sLLM과 SLM에 주목하고 있는지를 살펴보자.

 

2025.03.21 - [디지털 전환(DX), IT] - 왜 지금 기업은 sLLM과 SLM에 주목하는가 [AI도입 실전 가이드 #2]

왜 지금 기업은 sLLM과 SLM에 주목하는가 [AI도입 실전 가이드 #2]

 

---

📌 참고 자료 및 출처

1. OpenAI 모델 개요: https://platform.openai.com/docs/models
2. HuggingFace 모델 허브: https://huggingface.co/models
3. Microsoft Phi-2: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/phi-2-the-surprising-power-of-small-language-models/
4. Meta LLaMA2: https://ai.meta.com/llama
5. Finetuning vs RAG 설명: https://www.anthropic.com/index/what-is-rag