경량화된 AI 모델이 엔지니어링 분야 혁신을 이끈다: SLG의 등장

Bogdan Bogachov와 Yaoyao Fiona Zhao가 개발한 Small Language Graph (SLG)는 경량화된 다중 전문가 생성 언어 모델 시스템으로, 기존 LLM의 한계를 극복하고 엔지니어링 분야 정보 추출의 정확도와 속도를 크게 향상시켰습니다. 중소기업의 AI 접근성 향상과 분산 AI 시스템으로의 확장 가능성을 제시하며 AI 기술 발전에 중요한 의미를 가집니다.

최근 급격한 발전에도 불구하고, 대규모 언어 모델(LLM)은 여전히 계산 비용이 많이 들고 환각(hallucination) 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 특히 정확성이 생명인 엔지니어링 분야에서는 더욱 그렇습니다. Bogdan Bogachov와 Yaoyao Fiona Zhao가 이끄는 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 Small Language Graph (SLG) 라는 혁신적인 시스템을 개발했습니다.

SLG는 각 노드가 특정 엔지니어링 정보에 미세 조정된 작은 언어 모델인 '경량 전문가'를 나타내는 그래프 형태로 구성됩니다. 이는 마치 전문가 집단이 협력하여 정보를 처리하는 것과 같은 방식입니다. 이러한 독창적인 접근 방식은 기존의 대규모 모델 미세 조정의 한계를 극복하는 데 성공했습니다.

연구 결과는 놀랍습니다. SLG는 기존 미세 조정 방법보다 정확도(Exact Match)를 무려 3배나 향상시켰으며, 미세 조정 속도 또한 1.7배나 단축시켰습니다. 이는 비용 부담 때문에 AI 기술 도입에 어려움을 겪던 중소 엔지니어링 기업들에게 희소식입니다. 더 이상 고가의 컴퓨팅 자원에 투자하지 않고도 AI의 혜택을 누릴 수 있게 된 것입니다.

뿐만 아니라, SLG의 그래프 구조와 경량화된 전문가 노드는 분산 AI 시스템으로의 확장 가능성을 시사합니다. 이는 전 세계적으로 고가의 중앙 집중식 컴퓨팅 클러스터에 대한 의존도를 줄이는 데 크게 기여할 수 있습니다. SLG는 단순한 기술적 발전을 넘어, AI의 접근성을 높이고 지속 가능한 AI 생태계 구축에 기여하는 중요한 이정표를 제시하고 있습니다.

하지만, 아직 초기 단계의 연구인 만큼 추가적인 검증과 발전이 필요합니다. 실제 엔지니어링 환경에서의 다양한 테스트와 더욱 정교한 모델 개발을 통해 SLG의 잠재력을 더욱 끌어올릴 수 있을 것입니다.