자동차-가트너 "2027년 SLM 사용량, LLM 보다 최소 3배 이상 많을 것"

[디지털투데이 황치규 기자]IT시장 조사 전문 업체 가트너(Gartner)가 기업이 2027년까지 특정 작업에 맞춰 성능을 극대화한 소규모언어모델(SLM)을 도입하고, 전체 사용량이 범용거대언어모델(LLM) 사용량보다 최소 3배 이상 많을 것으로 전망했다.

가트너는 범용 LLM이 강력한 언어 처리 능력을 제공하지만, 특정 비즈니스 분야 전문성이 요구되는 작업에서는 응답 정확도가 떨어진다고 분석했다.

수밋 아가왈(Sumit Agarwal) 가트너 VP 애널리스트는 “비즈니스 업무 흐름 내 다양한 작업과 더 높은 정확도에 대한 요구로 인해 특정 기능 또는 도메인 데이터에 맞춰 미세조정한 특화 모델로 전환이 가속화되고 있다"며, "SLM은 응답 속도가 빠르고 컴퓨팅 자원을 적게 소모해 운영 및 유지 관리 비용을 절감할 수 있다”고 말했다.

가트너에 따르면 기업은 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 또는 미세조정 기술을 활용해 LLM을 특정 작업에 특화된 모델로 커스터마이징할 수 있다.

이와 관련해 가트너는 SLM 도입과 관련해 컨텍스트 기반 모델 시범 운영, 복합적 접근 방식 도입, 데이터 및 기술 역량 강화 등을 권장 사항으로 꼽았다.

가트너에 따르면 비즈니스 맥락이 중요한 분야나 LLM 응답 품질, 속도가 기대에 미치지 못하는 영역에 컨텍스트 기반 SLM을 시범 도입하는 것이 효과적이다. 또 단일 모델만으로는 한계가 있는 사용 사례를 파악하고, 여러 모델과 워크플로우 단계를 결합한 복합적 접근 방식을 도입할 필요가 있다. 여기에 언어 모델 미세조정에 필요한 데이터를 수집, 선별, 구조화하는 데이터 준비 역량에 우선순위를 두는 것이 효과적이다.

아가왈 VP 애널리스트는 “기업은 자사 고유 데이터와 전문화된 업무 프로세스에서 도출된 인사이트 가치를 점차 인식하게 되면서, 이를 수익화하고 고객과 경쟁사를 포함한 더 광범위한 대상과 공유하는 방향으로 나아갈 가능성이 높다”며, “이는 데이터와 지식에 대한 보호 중심적 접근 방식에서 보다 개방적이고 협력적인 활용 방식으로의 전환을 의미한다”고 전했다.