경량화 언어 모델(SLM) 은 무엇인가?

요즘 생성형 AI 이야기를 하면, 분위기가 대체로 이렇습니다.
“모델이 클수록 똑똑하다”, “파라미터가 많을수록 정답을 더 잘 낸다” 같은 말들이요.
맞는 말이긴 한데, 현실은 종종 이렇게 대답합니다.

• 서버 비용: “나도 돈이야.”
• 지연시간: “사용자는 2초만 넘어도 뒤로 가기 눌러.”
• 개인정보/보안: “데이터가 밖으로 나가면 곤란합니다.”
• 네트워크: “지하철에서 끊기면요?”

이때 등장하는 해결사가 바로 경량화 언어 모델, 즉 SLM(Small Language Model)입니다.
큰 모델(LLM)이 ‘대형 트럭’이라면, SLM은 ‘도심 주행에 최적화된 밴’에 가깝습니다. 모든 걸 다 싣진 못하지만, 필요한 걸 빠르고 싸게, 그리고 내 손안(디바이스)에서 처리할 수 있죠.

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SLM이란 무엇인가

SLM은 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 언어 모델이되, 더 적은 계산 자원으로도 돌아가도록 설계된 “작은” 모델을 말합니다.
큰 언어 모델(LLM)과 같은 종류의 일을 하되(요약, 질의응답, 분류, 간단한 생성 등), 더 작은 규모의 파라미터와 비교적 가벼운 추론 비용을 목표로 합니다.

 

여기서 중요한 포인트는 “작다 = 성능이 낮다”가 아니라, “목적에 맞춰 가볍게 만든다”입니다.
실제로 SLM은 다음 같은 환경에서 특히 빛납니다.

• 스마트폰/노트북 등 로컬 환경(온디바이스)
• 콜센터/사내 시스템처럼 트래픽이 많은 서비스
• 보안/규정상 외부 전송이 부담되는 데이터 처리
• 빠른 응답이 중요한 UX(검색, 추천, 자동완성, 요약)

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왜 지금 SLM이 뜨는가

1) 비용과 속도: “매번 대형 모델을 부르면 지갑이 운다”

LLM을 매 요청마다 호출하면, 토큰 비용과 추론 비용이 눈덩이처럼 불어납니다.
반면 SLM은 같은 작업을 “충분히 괜찮은 품질”로 처리하면서도, 지연시간과 비용을 낮추는 선택지가 됩니다.

2) 프라이버시와 규정: “데이터를 밖으로 안 내보내는 게 최고 보안”

사용자 대화, 상담 내용, 사내 문서처럼 민감한 데이터는 전송 자체가 리스크가 됩니다.
SLM을 로컬/사내망에서 돌리면 “데이터가 나가지 않게” 설계할 수 있어요.

3) 오프라인/엣지: “인터넷이 끊겨도 일은 해야 한다”

네트워크가 불안정한 환경(현장, 이동 중, 오프라인 기기)에서는, 서버 호출형 AI가 약해집니다.
이런 곳에서 SLM은 “내 기기에서 바로 추론”이라는 매력을 가집니다.

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SLM을 가능하게 하는 핵심 기술 4가지

SLM은 마법이 아니라, 압축과 최적화의 결과물입니다. 대표적으로 아래 네 가지가 자주 쓰입니다.

1) 지식 증류(Knowledge Distillation)

큰 ‘선생님 모델(teacher)’이 만든 답안을 보고, 작은 ‘학생 모델(student)’이 그 행동을 흉내 내며 배우는 방식입니다.
비유하자면, 유명 강사의 문제 풀이 패턴을 압축 요약해 ‘족보’처럼 학습하는 느낌입니다.

2) 양자화(Quantization)

모델의 가중치를 더 낮은 정밀도(예: 16비트 → 8비트/4비트)로 표현해 메모리와 연산량을 줄이는 기법입니다.
사진 용량 줄이려고 고해상도 원본을 “용량 최적화”하는 것과 비슷합니다. 보통 추론 속도와 탑재 가능성이 확 좋아집니다.

3) 프루닝(Pruning)

중요도가 낮은 연결(가중치)이나 구조를 잘라내서 모델을 가볍게 만드는 방법입니다.
나무 가지치기처럼 “열매에 기여가 적은 가지”를 정리해 전체를 슬림하게 만드는 느낌이죠.

4) 파라미터 효율적 미세조정(PEFT)과 LoRA

모델 전체를 다 다시 학습시키지 않고, 일부 작은 추가 파라미터만 학습해서 원하는 도메인/업무에 맞추는 방식입니다.
현업에서는 “전체 모델을 갈아엎지 말고, 필요한 부분만 튜닝하자”가 비용/속도/관리 측면에서 매우 현실적인 전략입니다.

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AI 시대에 꼭 알아야 할 핵심 용어 10개 (SLM 이해에 직결)

용어	쉬운 설명	예시
토큰(Token)	모델이 읽고 쓰는 글자 조각	“안녕하세요”가 1토큰이 아닐 수도 있음
파라미터(Parameters)	모델이 가진 ‘기억의 양’	많을수록 대체로 강하지만 무겁다
추론(Inference)	학습 끝난 모델을 실제로 돌려 답을 만드는 과정	채팅 응답 생성, 요약 생성
지연시간(Latency)	사용자가 체감하는 응답 속도	0.5초 vs 3초는 UX가 다름
컨텍스트 길이(Context length)	한 번에 참고할 수 있는 텍스트 길이	긴 회의록 요약에 중요
환각(Hallucination)	그럴듯하지만 틀린 말 지어냄	없는 정책을 “있다”고 말함
양자화(Quantization)	숫자 정밀도를 낮춰 가볍게	16비트 → 4비트로 메모리 절약
지식 증류(Distillation)	큰 모델 지식을 작은 모델로 이전	LLM 답변 스타일을 SLM이 학습
미세조정(Fine-tuning)	우리 업무에 맞게 추가 학습	사내 용어/규칙/문체 반영
RAG	외부 문서를 찾아 붙여 정확도 향상	사내 위키에서 근거 찾아 답변

이 용어들을 알면, “왜 SLM이 빠른지”, “어디서 품질이 흔들리는지”, “어떤 최적화가 가능한지”가 훨씬 명확해집니다.

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SLM vs LLM: 언제 무엇을 쓰면 좋을까

아래는 실무에서 꽤 자주 쓰는 판단 기준입니다.

SLM이 특히 좋은 경우

• 짧고 반복적인 업무: 분류, 요약, 템플릿 생성, FAQ 답변
• 빠른 응답이 핵심인 기능: 검색 보조, 자동완성, 앱 내 도우미
• 비용이 빡빡한 서비스: 트래픽 많고 마진 얇은 경우
• 데이터가 민감한 경우: 사내 문서, 고객 상담, 의료/법무 초안 등(정책상 외부 전송 부담)

LLM이 더 유리한 경우

• 복잡한 추론/긴 문맥/다양한 도메인이 한 번에 필요한 경우
• 고난도 코딩/수학/장문 작성에서 최고 품질이 꼭 필요한 경우
• “애매한 요청을 스스로 해석하고” 여러 단계를 계획해야 하는 경우

정리하면, SLM은 “대부분의 평범한 요청을 빠르게 처리”하는 데 강하고,
LLM은 “어려운 문제를 끝까지 밀어붙이는 힘”이 강합니다.
둘을 경쟁 구도로만 볼 게 아니라, 역할을 나눠 같이 쓰는 구성이 현실적으로 가장 많이 선택됩니다.

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SLM 도입 시 흔한 함정 5가지

1. 벤치마크 점수만 보고 골랐다가, 우리 데이터에서 품질이 급락
2. 긴 문맥(긴 글 요약, 문서 QA)을 시키고 “왜 멍청하지?”라고 놀람
3. 환각 통제 없이 운영에 붙여서, 고객에게 없는 정책을 안내
4. 한글/도메인 용어(사내 약어)에 취약한데 미세조정을 생략
5. 추론 속도만 보고 선택했는데, 배포/모니터링/버전관리에서 비용 폭발

해결책은 단순합니다.
“업무를 잘게 쪼개고(SLM이 잘하는 일로), 근거가 필요한 건 RAG로 보강하고, 정말 어려운 건 LLM로 넘기는” 구조가 가장 안전합니다.

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결론: SLM은 ‘작은 모델’이 아니라 ‘현실적인 모델’이다

경량화 언어 모델(SLM)은 “큰 모델의 축소판”이 아니라, “서비스에 필요한 만큼만 똑똑한 모델”에 가깝습니다.
속도, 비용, 프라이버시, 운영 안정성 같은 현실 조건을 만족시키면서도, 우리가 원하는 AI 경험을 충분히 만들어낼 수 있죠.

 

한 줄 요약을 하자면 이겁니다.

• LLM은 만능에 가깝고,
• SLM은 실전에 강하다.

이제 남은 건 하나입니다.
내 서비스에 필요한 똑똑함이 ‘어느 정도인지’ 먼저 정해보는 것. 그 순간 SLM이 왜 뜨는지, 체감으로 이해될 겁니다.