LLM vs sLLM vs SLM – 기술·운영 방식 비교 분석 [AI도입 실전 가이드 #3]

기업이 생성형 AI를 도입할 때, 어떤 모델 구조를 선택하느냐는 전략적으로 매우 중요한 결정이다. LLM, sLLM, SLM은 겉으로 보기에는 모두 언어모델 기반 AI지만, 기술 아키텍처, 처리 방식, 운영 환경이 전혀 다르다.

이번 글에서는 이 세 가지 모델의 기술적 구조, 처리 흐름, 운영 방식을 기업 실무자 관점에서 비교 분석해본다.

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1. 모델 크기 및 파라미터 구조 비교

항목	LLM	sLLM	SLM
파라미터 규모	수천억~1조	수억~수십억	수천만~수억
학습 방식	대규모 사전학습 (Pretraining)	파인튜닝 + RAG 기반	경량 학습 또는 지식 증류
저장 크기	수십~수백 GB	수 GB	수백 MB ~ 1GB

LLM은 대규모 데이터를 기반으로 사전학습되어 추론력과 표현력이 강력하지만, 처리 속도와 비용 측면에서는 부담이 크다. 반면, sLLM과 SLM은 경량화된 구조로 목적 특화형으로 설계된다.

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2. 처리 방식 및 사용자 질의 응답 흐름

LLM 응답 처리 방식 (API 기반)

1. 사용자가 질의 → API 호출
2. 클라우드 서버의 거대 모델이 응답 생성
3. 사용자에게 응답 반환

특징: 대부분 모델이 외부에서 응답을 생성하고 반환하기 때문에, 통신 지연 및 개인정보 이슈가 발생할 수 있음

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sLLM 응답 처리 방식 (사내 운영 또는 VPC)

1. 사용자 질의 입력 → 사내 모델 서버로 전달
2. RAG 모듈이 관련 사내 문서를 검색
3. 검색 결과를 기반으로 sLLM이 응답 생성
4. 사용자에게 응답 반환

특징: 내부 데이터에 기반한 응답 생성이 가능하며, 보안과 맥락 반영에 유리함

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SLM 응답 처리 방식 (엣지 또는 로컬 실행)

1. 사용자가 로컬 디바이스에서 질의 입력
2. 로컬 모델(SLM)이 즉시 응답 생성
3. 응답 완료

특징: 초저지연 응답, 인터넷 연결 없이도 동작 가능. 단, 복잡한 맥락이나 긴 문서 처리에는 한계가 있음

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3. 인프라 및 운영 환경 비교

항목	LLM	sLLM	SLM
운영 위치	클라우드 API	사내 서버 또는 프라이빗 클라우드	로컬/엣지 디바이스
필요한 인프라	없음 (API만 사용)	GPU 서버 또는 쿠버네티스 환경	CPU 또는 저사양 서버
보안 수준	낮음 (데이터 외부 이동)	높음 (내부망 처리 가능)	매우 높음 (온디바이스 처리)
네트워크 의존성	매우 높음	중간 (VPC 연동)	없음

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4. 실무 적용 난이도 및 개발 리소스

항목	LLM	sLLM	SLM
초기 도입 난이도	낮음 (API 연동만 하면 됨)	중간~높음 (인프라·모델 운영 필요)	중간 (경량 모델 배포/탑재 필요)
프롬프트 설계	필요	필요	상대적으로 단순
모델 지속 관리	없음	필요 (재학습, RAG 업데이트)	필요 없음 또는 간헐적 유지보수

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결론: 기술 구조 이해 없이 도입하면 낭비만 커진다

기업은 AI 모델을 도입할 때 단순히 "좋다더라"는 평판만으로 선택할 수 없다. 실제 사용 환경, 예산, 보안 요건, 기술 인프라, 운영 인력 등을 종합적으로 고려하여 모델 구조를 선택해야 한다.

다음 편에서는 실제 대표 LLM 서비스(GPT, Claude, Gemini 등)를 기업 환경에서 어떻게 비교하고 선택할 수 있을지 구체적으로 살펴보겠다.

 

2025.03.21 - [디지털 전환(DX), IT] - 대표 LLM 서비스 비교: GPT, Claude, Gemini, Command R 등 [AI도입 실전 가이드 #4]

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📌 참고 자료 및 출처

1. Meta LLaMA 구조 문서: https://ai.meta.com/llama/
2. Microsoft Phi-2 소개: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/phi-2-the-surprising-power-of-small-language-models
3. Hugging Face RAG 구조 설명: https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/rag
4. Anthropic Claude 구조 소개: https://www.anthropic.com/index/claude
5. AWS Private LLM 구축 가이드: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/