작은 AI 챗봇이 작동하는 5단계 이해하기

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 초보자 및 기술 염원자, 효율적인 모델 설계를 원하는 개발자

핵심 요약

• Small Language Models (SLMs)는 작은 파라미터 수와 특정 작업에 최적화된 학습을 통해 모바일 및 웨어러블 기기에서 실행 가능
• 토큰화(Tokenization), 단순화된 아키텍처(예: TinyBERT), 정량화(Quantization) 등 최적화 기술이 핵심
• 로컬 실행이 가능해 보안성과 오프라인 사용성을 높임

섹션별 세부 요약

1. 토큰화(Tokenization)

• 텍스트를 토큰(예: "I", "love", "AI")으로 분할하여 메모리 사용량 감소
• 작은 토큰 시스템이 모델의 효율성에 직접적인 영향
• 예: "I love AI" → [I] [ love ] [ A ] [ I ]

2. 신경망 설계

• 파라미터 수 감소, 단순화된 아키텍처(TinyBERT, DistilGPT) 사용
• 정량화(Quantization) 기법으로 메모리 사용 최소화
• SLM의 핵심 특징: "작지만 지능적인" 설계

3. 학습(Training)

• 작업 특화 데이터 및 전이 학습을 통해 효율적 학습
• 불필요한 복잡성 제거로 과적합 방지
• 데이터 양보다 학습 전략이 성능에 더 중요

4. 최적화(Optimization)

• 정량화(32비트 → 8비트/4비트), 가지치기(Pruning), 지식 증류(Distillation) 적용
• 메모리 제약이 심한 기기(예: 스마트워치)에서도 실행 가능
• 예: 20MB 크기의 모델이 기본 대화 수행

5. 테스트 및 적용

• 반응성, 허구 생성 방지, 로컬 실행 속도 평가
• 특정 작업에서 우수:

- 스마트워치: 음성 명령, 알림

- 이어폰: 실시간 번역, 오프라인 AI

- IoT: 로컬 명령 처리

결론

• SLM은 클라우드 기반 대형 모델보다 로컬 기기에서 더 빠르고 안전
• 정량화 및 지식 증류 기술을 통해 20MB 수준의 작고 효율적인 모델 구현 가능
• 미래 AI는 클라우드가 아닌 웨어러블 기기에서 실행될 가능성 높음