최근 AI 기술이 폭발적으로 발전하면서, 다양한 형태의 모델들이 등장하고 있습니다. 특히 언어 모델을 중심으로 한 혁신이 두드러지는데, 이 때 자주 등장하는 용어가 바로 MLLM(MultiModal Large Language Model)
, LLM(Small Language Model)), 그리고 소형 언어 모델/도메인 특화 모델(Small Language Model)입니다. 이번 포스팅에서는 이 세 가지 모델의 차이점과, 구글 클라우드(Google Cloud) 및 허깅페이스(Hugging Face) 연계를 통해 LLM, SLM을 쉽게 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. 또한, 최근 주목 받고 있는 Gemini 2.0 모델을 통해 MLLM이 어떤 특징을 갖추고 있는지도 알아보겠습니다.
MLLM, LLM, SLM이란?
LLM은 대규모 파라미터(매개변수)를 가진 언어 모델을 의미합니다. GPT-3, PaLM, BERT 대형 버전 등 초거대 모델들이 여기에 속합니다. 방대한 텍스트 데이터로 학습되어 사람의 언어를 매우 정교하게 이해하고 생성하는 능력이 뛰어나며, 다양한 자연어 처리(NLP) 태스크를 잘 수행합니다.
SLM은 LLM과 반대되는 개념으로, 상대적으로 크기가 작거나 특정 분야에 특화된 모델을 SLM이라 할 수 있습니다. SLM은 크게 두 가지 유형으로 구분할 수 있습니다. 하나는 LLM 대비 파라미터 수가 적어 경량화된 모델로, 응답 속도가 빠르고 비용이 적게 들며 특정 태스크에 빠르게 적용하기 좋습니다. 다른 하나는 의료, 법률, 금융 등 특정 도메인에 최적화된 모델을 말합니다. 전문 분야 데이터로 학습되어 해당 분야의 질의에 더 정확한 답변을 제공합니다.
기존의 언어 모델이 주로 텍스트 데이터에 초점을 맞췄다면, MLLM은 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 한 번에 이해하고 처리할 수 있는 모델을 의미합니다. 즉, 텍스트뿐만 아니라 다양한 모달리티(Modality)를 결합하여 더 풍부한 맥락 이해와 응용이 가능해집니다.
Gemini 2.0으로 본 MLLM의 주요 특징
구글이 개발한 Gemini 2.0은 MLLM의 대표적인 예시로 주목받고 있습니다. MML은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 함께 학습하고 처리하는 인공지능 기술입니다. 기존에 알려진 LLM의 강점을 이어받은 동시에, 멀티모달 처리 능력을 갖춘 새로운 모델로 기대를 모으고 있습니다.
- 멀티모달 이해: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 동시에 이해하고 통합적인 응답을 생성합니다. 예를 들어, 제품 이미지와 설명 텍스트가 주어지면, Gemini 2.0은 이미지를 분석한 결과를 텍스트 이해와 결합하여 더 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다. 뿐만 아니라 이미지를 텍스트로 변환하거나, 텍스트를 이미지로 변환하는 것도 가능하며, 이미지에서 객체를 인식하고, 이미지에 대한 질문에 답변할 수도 있습니다.
- 상황 맥락 파악: 멀티모달 정보가 결합되면, 모델은 더 깊은 맥락 인식이 가능합니다. 예를 들어, 텍스트로만 설명하기 어려운 시각적 정보(제품 사진의 질감, 분위기, 상황)를 텍스트 분석과 함께 활용해 더 자연스럽고 유용한 결론을 도출합니다. 또한, 감정 분석, 유머 이해, 비꼬는 표현 이해 등 더욱 정교한 맥락 파악이 가능해집니다.
- 고급 응용 분야 지원: 이미지와 텍스트를 결합하는 챗봇, 음성 기반 어시스턴트, 영상 콘텐츠 분석 등 기존 LLM으로는 한계가 있던 영역에서 MML은 새로운 가능성을 열어줍니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 X-ray, MRI 이미지와 환자 정보를 결합하여 질병 진단의 정확도를 높일 수 있습니다. MML은 이 외에도 로봇 제어, 예술 창작 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
LLM과 SLM을 편리하게 사용하는 방법
최신 MLLM도 좋지만LLM과 SLM은 여러 분야에서 중요한 역할을 수행합니다. 마치 연장통에 다양한 도구가 있는 것처럼, 상황에 맞는 AI 모델을 선택하는 것이 중요합니다. LLM은 뛰어난 언어 처리 능력을 바탕으로 복잡한 문제를 해결하고, SLM은 가볍고 특정 작업에 특화되어 효율성을 높입니다. 구글 클라우드는 이러한 다양한 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 ‘모델 리포지토리’라는 편리한 환경을 제공합니다.
AI 모델의 보물 창고
모델 리포지토리는 마치 AI 모델의 마켓플레이스와 같습니다. 다양한 종류의 LLM과 SLM이 진열되어 있어 필요한 모델을 쉽게 찾고, 바로 사용할 수 있습니다. 또한, 모델 버전 관리, 성능 테스트, 배포 자동화 등 다양한 기능을 제공하여 AI 모델을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
Vertex AI Model Registry는 구글 클라우드의 모델 리포지토리 중 하나로 LLM과 SLM을 쉽게 검색하고 프로젝트에 적용할 수 있도록 도와줍니다. 마치 쇼핑몰에서 원하는 상품을 장바구니에 담듯, 필요한 AI 모델을 선택하고 바로 사용할 수 있습니다.
한편, 구글 클라우드에서는 허깅페이스에 올라온 모델도 손쉽게 활용할 수 있습니다. 허깅페이스는 전 세계 개발자들이 만든 다양한 NLP 모델을 공유하는 ‘AI 모델 공유 플랫폼’입니다. 구글 클라우드 환경에서는 허깅페이스의 LLM과 SLM 모델도 편리하게 바로 사용할 수 있습니다. Vertex AI를 이용하면 허깅페이스의 모델을 불러와서 보유한 데이터 자산을 활용해 ‘파인튜닝’하여 특정 작업에 맞게 성능을 높일 수 있습니다. 또한, ‘추론’ 기능을 통해 모델을 실제 업무에 적용하고, ‘모니터링’ 기능을 통해 모델의 성능을 지속적으로 관리할 수 있습니다.
구글 클라우드의 모델 리포지토리와 허깅페이스의 연계는 기업들에게 다양한 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 제공합니다. 마치 뷔페에서 원하는 음식을 골라 먹듯, 필요에 따라 LLM, SLM 모델을 자유롭게 선택하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 덕분에 기업들은 AI 모델을 쉽게 구축하고 관리할 수 있으며, 비즈니스 환경에 맞춰 유연하고 효율적인 AI 전략을 수립할 수 있습니다. 더 제사한 정보가 필요하시면 메가존소프트로 문의 바랍니다.
