sLLM(Small Language Model)은 대규모 언어 모델(LLM)보다 더 작고 가벼운 구조의 언어 AI 모델입니다.
적은 자원으로도 언어 기반 작업을 수행할 수 있도록 설계되었으며, 특정 작업에 최적화된 성능을 제공하면서도 빠르고 효율적이며 해석 가능성이 높다는 장점이 있습니다.

주요 특징:

• 경량 아키텍처 (Compact Architecture)
파라미터 수가 적어 메모리 사용량과 추론 시간이 크게 줄어듭니다.

• 업무 특화 (Task Specialization)
고객 상담, 코드 자동완성 등 특정 도메인 작업에 집중하여 높은 효율을 발휘합니다.

• 효율적인 학습 (Efficient Training)
적은 연산 자원과 데이터로도 쉽게 파인튜닝할 수 있습니다.

• 높은 배포 유연성 (Deployability)
엣지 디바이스, 모바일, 사내 서버 환경에서도 무리 없이 동작합니다.

• 해석 가능성 (Interpretability)
LLM에 비해 모델의 추론 경로를 이해하기 쉽습니다.

• 저지연 응답 (Lower Latency)
응답 속도가 빠르며 실시간 사용 사례에 적합합니다.

활용 분야: 

• 모바일 음성 비서
스마트폰에서의 음성 인식, 스마트 응답 기능에 활용됩니다.

• 기업용 AI 솔루션
계약서 검토, 고객 지원, 지식 검색 등 특정 업무에 특화된 경량 모델로 배포됩니다.

• IoT 기기 통합
스마트홈이나 산업용 장비에 자연어 인터페이스를 구현할 수 있습니다.

• 고객지원 자동화
간단한 문의는 sLLM으로 처리하여 서버 자원과 비용을 절감할 수 있습니다.

• 경량 의료 AI
임상 노트 요약, 환자 질문 대응 등에 활용되며 프라이버시 보호에도 유리합니다.

• 교육 기술
튜터링 앱에 온디바이스 형태로 자연어 이해 기능을 탑재할 수 있습니다.

중요성

sLLM은 고성능 AI 모델을 더 넓은 환경에서 활용할 수 있게 하는 핵심 기술입니다.

• 하드웨어 제약이 있는 곳에서 AI를 구현할 수 있으며
• 지연 시간, 비용, 프라이버시가 중요한 환경에서 특히 유리합니다.

AI 기술의 확산이 가속화됨에 따라, 경량화된 sLLM은 보다 실용적이고 지속 가능한 AI 혁신을 이끄는 핵심 요소로 주목받고 있습니다.