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AI를 도입하려는 기업들이 sLLM(specialized/small LLM) 또는 SLM(Small Language Model)을 채택하고자 할 때 가장 먼저 살펴보는 것은 바로 어떤 솔루션을 사용할 수 있는가이다. GPT와 같은 LLM은 대표 서비스가 잘 알려져 있지만, sLLM/SLM 영역에서는 다양한 상용 솔루션과 오픈소스 프로젝트가 혼재되어 있어 비교가 필요하다.
이번 글에서는 기업에서 활용 가능한 대표적인 sLLM/SLM 솔루션과 신뢰할 수 있는 오픈소스 프로젝트를 유형별로 정리하고, 각 솔루션의 특징, 장단점, 추천 도입 환경 등을 비교해본다.
1. 상용 sLLM/SLM 솔루션
1) Microsoft Azure OpenAI 기반 Private GPT
- GPT-4 기반의 모델을 Azure 상에서 독립된 VNet 환경에서 운영 가능
- 기업 내부망 연동, 보안 및 규제 준수를 위한 시나리오에 적합
- RAG 및 프롬프트 조정이 가능한 템플릿 제공
2) Amazon Bedrock + Anthropic Claude / Mistral
- AWS 기반의 서버리스 생성형 AI 플랫폼
- Claude, Mistral 등의 모델을 프라이빗하게 구성 가능
- SaaS 형태로 sLLM에 가까운 구조 지원
3) NAVER HyperCLOVA X (한국어 특화)
- 한국어 기반 특화 모델, 대기업 중심 B2B 제공
- 문서 요약, 질의응답, 법률/의료 분야에서 강점
- 프라이빗 클라우드 및 사내 배포형 옵션 제공 중
4) SAP Joule / Salesforce Einstein GPT 등
- 업무 SaaS 연동형 LLM 솔루션으로, ERP/CRM에 내장된 sLLM 형태
- 특정 도메인 최적화됨, 외부 API 형태보다 통합성 우수
2. 오픈소스 기반 sLLM/SLM 프로젝트
| 프로젝트명 | 주요 특징 | 라이선스 | 용도 |
| LLaMA 2 (Meta) | 다양한 크기(7B, 13B, 70B), 커뮤니티 기반 강세 | Meta 사용자 라이선스 | 범용 sLLM 구축 |
| Mistral | 빠르고 경량화된 구조, 성능-속도 균형 | Apache 2.0 | RAG 기반 sLLM, 챗봇 구축 |
| Phi-2 (MS) | 초경량 모델 (1.3B)로 높은 정확도 | MIT | 모바일/엣지 SLM 용도 |
| TinyLLaMA | 1.1B 파라미터 소형 모델, 메모리 최적화 | Apache 2.0 | 온디바이스 처리 |
| OpenChat | 다양한 오픈소스 모델을 통합한 챗봇 파이프라인 제공 | MIT | 챗봇 PoC 용도 |
3. 기업 도입 환경별 추천 조합
| 환경 | 추천 솔루션 | 비고 |
| 보안·프라이버시 중시 | Azure OpenAI, LLaMA2 (사내 배포) | VNet, 내망 연동 구성 필수 |
| 빠른 API 기반 연동 | AWS Bedrock, NAVER CLOVA | 도입 속도 빠름, 설정 간편 |
| 도메인 연계 (ERP/CRM 등) | SAP Joule, Salesforce GPT | ERP 시스템 보유 기업에 적합 |
| 모바일/엣지 중심 서비스 | Phi-2, TinyLLaMA | 경량 환경 대응 |
| 자체 학습 및 실험 목적 | LLaMA2, Mistral + LangChain | 커스터마이징 용이 |
4. 상용 vs 오픈소스 비교표
| 항목 | 상용 sLLM | 오픈소스 기반 SLM |
| 도입 속도 | 빠름 (클라우드 기반) | 구축 필요 시간 소요 |
| 보안 설정 | 고급 (SLA 보장) | 수동 설정 필요 |
| 커스터마이징 | 제한적 (템플릿 중심) | 자유도 높음 |
| 비용 | 월과금 or API 요금 | 인프라 비용 + 오픈소스 무료 |
| 기술지원 | 제공됨 (계약 기반) | 자체 해결 필요 |
결론: 기술과 비즈니스 목적을 함께 고려하라
단순히 유명한 모델을 도입하는 것이 아니라, 우리 조직의 목적과 역량에 맞는 솔루션 조합을 선택하는 것이 핵심이다.
- 오픈소스는 유연성과 비용 효율성이 높지만 운영 부담이 크고,
- 상용 솔루션은 빠른 도입과 안정성 측면에서 유리하지만 커스터마이징 한계가 있다.
다음 편에서는 실제로 어떤 요소들을 고려하여 LLM/sLLM/SLM 도입을 준비해야 하는지를 단계별로 정리해보겠다.
2025.03.21 - [디지털 전환(DX), IT] - LLM 도입 시 고려해야 할 핵심 요소 7가지 [AI도입 실전 가이드 #6]
📌 참고 자료 및 출처
- Azure OpenAI 소개: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/
- NAVER CLOVA X: https://clova.ai
- LLaMA2 공식 페이지: https://ai.meta.com/llama
- Mistral.ai GitHub: https://github.com/mistralai
- Microsoft Phi-2 소개: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/phi-2-the-surprising-power-of-small-language-models
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