50일간의 소형 언어 모델(SLM) 구축 일기: 첫날

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

소형 언어 모델(SLM) 개발에 관심 있는 소프트웨어 개발자, AI 연구자, 기계 학습 엔지니어

핵심 요약

• 소형 언어 모델(SLM)의 정의: 파라미터 수(일반적으로 <100M) 및 배포 가능성(예: CPU, 모바일 기기)에 따라 결정됨.
• 구축 사례: GPT 기반 아동 이야기 모델(30M 파라미터), DeepSeek 아동 이야기 모델(15M 파라미터)
• SLM의 한계: 얕은 추론 능력, 홀로(예측 오류), 짧은 컨텍스트 윈도우 등

섹션별 세부 요약

1. 소형 언어 모델(SLM)의 정의

• 파라미터 수: 일반적으로 100M 미만, 하지만 사용 시나리오에 따라 기준 달라짐.
• 배포 가능성: CPU, 엣지 기기, 스마트폰 등 저사양 하드웨어에서도 실행 가능해야 함.
• 연구자 관점: "작다"는 단순한 파라미터 수가 아니라, 특정 목적에 집중된 모델이라는 의미.

2. 구축된 모델 사례

• GPT 기반 아동 이야기 모델: 30M 파라미터, 아동용 이야기 생성에 최적화.
• DeepSeek 아동 이야기 모델: 15M 파라미터, 더 낮은 컴퓨팅 자원 요구.
• 목표: 비용 효율성, 처리 속도, 엣지 기기 사용 가능성 추구.

3. SLM 구축의 장점과 한계

• 장점: 경량으로 인한 낮은 비용, 빠른 추론, 엣지 기기 적합성.
• 한계:

- 얕은 추론 구조로 복잡한 문제 해결 능력 부족

- 홀로(예측 오류) 발생 가능성 증가

- 짧은 컨텍스트 윈도우로 긴 대화나 문서 처리 어려움

4. 50일 계획 요약

• 토큰화 → 디스티리케이션 → 배포까지의 전체 과정을 다룹니다.
• 실제 하드웨어에서 실행 가능한 효율적인 모델 개발 목표.
• IdeaWeaver 플랫폼: AI 모델 훈련, 평가, 배포, RAG 기능, MCP 프로토콜 통합 제공.

결론

• 소형 언어 모델(SLM)은 특정 목적에 최적화된 "집중적" 모델로, 경량성과 효율성을 중시해야 합니다.
• IdeaWeaver 플랫폼의 GitHub(https://github.com/ideaweaver-ai-code/ideaweaver)을 통해 직접 훈련 및 배포 가능하며, 문서(https://ideaweaver-ai-code.github.io/ideaweaver-docs/) 참조 권장.