[LLM] AI 언어 모델 종류 정리(LLM, SLM, sLLM, VLM, Vertical)

1. 서론

이번 글에서는 LLM, SLM, sLLM, VLM, Vertical AI 등의 다양한 언어모델의 개념을 정리하고, 각각의 차이점과 활용 가능성을 살펴보겠습니다.

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2. AI 모델의 주요 개념

1. LLM (Large Language Model) - 대규모 언어 모델

LLM은 대량의 데이터를 학습하여 다양한 자연어 처리를 수행하는 AI 모델이다.

• 예시: GPT-4, Claude, Gemini, Llama
• 특징: 자연어 생성, 번역, 코드 작성, 문서 요약 등의 기능 수행
• 한계: 방대한 자원이 필요하며, 최신 데이터 반영이 어려움

 

2. SLM (Small Language Model) - 소형 언어 모델

SLM은 LLM 대비 경량화된 모델로, 성능은 유지하면서도 효율적으로 작동한다.

• 예시: Mistral 7B, Phi-2, Gemma
• 특징: 적은 연산 자원으로 실행 가능하며, 엣지 컴퓨팅 및 온디바이스 AI에 적합
• 활용 분야: 스마트폰 AI 비서, 경량 AI 모델

 

3. sLLM (Structured LLM) - 구조화된 LLM

sLLM은 특정 도메인에 맞게 구조화된 데이터 학습이 가능하도록 설계된 모델이다.

• 특징: 데이터베이스, 법률 문서, 금융 데이터 분석에 적합
• 활용: RAG(Retrieval-Augmented Generation)과 결합하여 특정 도메인 AI 구축

 

4. VLM (Vision-Language Model) - 비전-언어 모델

VLM은 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상을 함께 이해하는 모델이다.

• 예시: GPT-4V, Gemini, BLIP, Flamingo
• 특징: 이미지 캡셔닝, 멀티모달 검색, AI 아트 생성
• 활용: 이미지 분석, 영상 기반 챗봇, 의료 영상 판독

 

5. Vertical AI - 특정 산업 특화 AI

Vertical AI는 특정 산업이나 도메인에 맞춰 개발된 AI 모델이다.

• 의료 AI: PathAI, BioGPT (의료 문서 분석, 질병 진단)
• 법률 AI: Harvey AI, Casetext (법률 문서 검색 및 요약)
• 금융 AI: BloombergGPT (주식 예측, 금융 뉴스 분석)
• 특징: 특정 산업의 데이터를 활용하여 높은 정확도를 제공

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3. 결론

AI 모델들은 점점 더 세분화되면서 다양한 용도로 활용되고 있다.

• 일반적인 언어 생성이 필요하다면 LLM
• 컴퓨팅 자원이 적은 환경에서는 SLM
• 특정 구조화된 데이터 처리가 필요하면 sLLM
• 이미지와 텍스트를 함께 이해하려면 VLM
• 특정 산업에 최적화된 AI를 원한다면 Vertical AI

 

 

 

[Reference]

Visual Language Models (VLM): A Deep Dive into the Future of Multimodal AI