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로컬 AI 혁명: 작은 모델로 만드는 큰 변화

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3 minutes

클라우드 기반 거대 AI 모델이 대세인 시대에 새로운 흐름이 등장하고 있습니다. 바로 ‘작은 모델(Small Models)’을 로컬 환경에서 실행하는 접근법입니다. 이 방식은 개인정보 보호와 비용 효율성을 중시하는 개발자와 기업에게 매력적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 작은 모델이 왜 중요한지, 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.

작은 모델의 부상: 왜 주목받고 있을까?

작은 모델(Small Models)이란 ChatGPT나 Claude와 같은 대형 AI 모델의 소형 버전입니다. 대형 모델이 수백억 또는 수조 개의 파라미터를 가진 반면, 작은 모델은 5억에서 70억 개 정도의 파라미터를 가지고 있습니다. 이 작은 크기는 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.

로컬 AI 모델 비교
작은 언어 모델(SLM)의 개념과 특징 – 출처: Analytics Vidhya

Ollama의 공동 창업자 Jeff Hale은 작은 모델이 “단순히 대형 모델의 열등한 버전이 아니라 고유한 장점을 가진 대안”이라고 강조합니다. 특히 Docker에서 5년간 일한 경험을 바탕으로, 그는 대형 클라우드 기반 시스템과 로컬 개발 환경 사이의 유사점을 발견했습니다.

작은 모델의 3가지 핵심 이점

1. 놀라운 속도와 성능

작은 모델은 두 가지 이유로 클라우드 기반 대형 모델보다 빠르게 작동할 수 있습니다:

  • 계산 효율성: 파라미터 수가 적을수록 계산 시간이 크게 줄어듭니다. AI 모델의 계산 시간은 파라미터 수의 제곱에 비례하기 때문에, 파라미터 수를 줄이면 속도가 기하급수적으로 향상됩니다.
  • 네트워크 지연 없음: 로컬 모델은 인터넷을 통해 요청을 보내고 응답을 받을 필요가 없습니다. 이로 인해 지연 시간이 크게 줄어들고 응답 속도가 빨라집니다.

2. 데이터 프라이버시와 자유

로컬에서 모델을 실행하면 데이터가 외부로 전송되지 않습니다. 이는 단순히 개인 데이터 보호의 관점을 넘어 여러 이점을 제공합니다:

  • 규제 및 승인 절차 불필요: 민감한 데이터를 외부 AI 서비스에 전송할 때 필요한 보안 통제와 승인 과정을 거치지 않아도 됩니다.
  • 실험의 자유: 기밀 데이터나 내부 문서로도 자유롭게 실험할 수 있습니다.
  • 오프라인 환경에서 작동: 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

3. 비용 효율성과 유연성

작은 모델은 실행에 비용이 들지만, 몇 가지 중요한 경제적 이점이 있습니다:

  • 하드웨어 발전: 최신 컴퓨터와 노트북은 이미 AI 작업을 가속화하도록 설계되고 있습니다. 애플 실리콘 칩의 약 1/3은 신경망 처리에 전념하고 있으며, 인텔은 향후 1년 내에 1억 대의 AI 컴퓨터가 시장에 출시될 것으로 예측하고 있습니다.
  • 오픈소스의 이점: 오픈소스 모델을 사용하면 벤더 종속, 서비스 전환 비용, 특정 환경 제약 등의 숨겨진 비용을 줄일 수 있습니다.
  • 모델 다양성: 현재 수천 개의 작은 모델이 있으며, 각각 특정 용도와 크기에 최적화되어 있습니다. Meta의 Llama, Google의 Gemma, Microsoft의 Phi 등 주요 기술 기업들이 오픈소스 모델을 출시하고 있습니다.

작은 모델의 실제 구현 방법

작은 모델을 활용하는 주요 방법으로는 두 가지가 있습니다:

RAG(Retrieval Augmented Generation)

RAG는 작은 모델의 약점을 보완하는 강력한 방법입니다. 작은 모델은 대형 모델에 비해 사실적 정보가 부족할 수 있지만, RAG를 통해 외부 데이터 소스와 결합하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.

RAG 작동 원리
RAG(Retrieval Augmented Generation)의 작동 방식 – 출처: Medium.com

RAG 시스템의 작동 원리:

  1. 사용자 질문이 들어오면 관련 데이터를 벡터 저장소에서 검색
  2. 검색된 데이터를 AI 모델에 제공하여 컨텍스트 강화
  3. 모델이 이 컨텍스트를 바탕으로 정확한 응답 생성

이 방식은 작은 모델이 자체적으로 알지 못하는 특정 도메인의 정보나 최신 데이터를 활용할 수 있게 해줍니다.

툴 콜링과 소형 에이전트

최근 작은 모델에 추가된 ‘툴 콜링(Tool Calling)’ 기능은 모델이 외부 도구를 활용할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 모델이 데이터베이스에 쿼리를 보내거나 외부 API를 호출하는 것을 스스로 결정할 수 있습니다.

# 간단한 툴 콜링 예제
from langchain import LangChain
from ollama import Ollama

# 모델 연결
model = Ollama(model="qwen2.5-coder")

# 데이터베이스 쿼리 도구 설정
query_tool = LangChain.create_tool(
    name="query_tool",
    description="데이터베이스에 쿼리를 실행하는 도구",
    func=execute_query
)

# 모델에 도구 제공
response = model.generate(
    prompt="Marty McFly의 깃털 색상은 무엇인가요?",
    tools=[query_tool]
)

이를 통해 복잡한 시스템 구축 없이도 모델이 필요에 따라 데이터에 접근하고 활용할 수 있게 됩니다.

기업과 개발자를 위한 실제 사용 사례

작은 모델의 가장 일반적인 활용 사례는 다음과 같습니다:

  1. 내부 도구 및 백오피스 자동화
  • IT 헬프데스크 자동화
  • 보안 질문지 처리
  • 데이터 엔지니어링 및 보고서 자동화
  1. 개발자 생산성 향상
  • 코드 리뷰 지원
  • 이슈 관리 자동화
  • 문서화 지원
  1. 하이브리드 접근법
  • 일상적인 쿼리에는 작은 모델 사용
  • 복잡한 작업에만 대형 모델 활용
  • Apple과 Microsoft의 코파일럿이 이미 이 접근법 사용 중

미래 전망: 작은 모델의 성장

작은 오픈소스 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 클라우드 기반 대형 모델과의 성능 격차를 줄여가고 있습니다. 하드웨어 발전과 모델 최적화 기술이 계속 발전함에 따라, 작은 모델은 더욱 강력해질 것으로 예상됩니다.

모델 성능 비교 차트
최신 작은 언어 모델들의 특징 비교 – 출처: Analytics Vidhya

결론

작은 모델은 단순히 대형 모델의 저사양 버전이 아닙니다. 속도, 프라이버시, 비용 효율성 측면에서 독특한 장점을 제공하며, RAG와 툴 콜링 같은 기술을 통해 그 약점을 보완할 수 있습니다. 개발자와 기업은 이 두 접근법을 상황에 맞게 조합하여 최고의 결과를 얻을 수 있습니다.

로컬에서 실행되는 작은 모델은 AI 접근성을 민주화하고, 더 다양한 환경에서 AI를 활용할 수 있게 해주는 중요한 발전입니다. 이제 AI는 대형 클라우드 서비스 제공업체만의 전유물이 아니라, 모든 개발자와 기업이 자신만의 방식으로 활용할 수 있는 도구가 되고 있습니다.

참고자료:

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