최근 들어 Llama3와 Phi-3가 발표 되었다. 메타와 마이크로소프트가 소형 인공지능 모델로 개발하여 공개한 것이다. 기존보다 스피드면에서 그리고 벤치마킹 테스트에서 월등하게 향상되었다는 평이다. 또 애플이 오픈에이아이와 손잡고 아이폰에 소형 모델을 온디바이스에 탑재할 것이라는 뉴스가 돌고 있다. 구글과 손잡은 삼성과 온디바이스 인공지능 서비스에서 새로운 경쟁을 시작할 것으로 예상된다. 소형 모델의 주요 관점을 정리해 본다.  

소형 모델은 클라우드 서비스 형태의 대형 모델에 비하여 여러가지 장점이 있다.  구독 모델의 단점을 비켜 갈 수 있어 비용이 적게 들고 온프레미스 운영이 가능하여 스피드를 향상 시킬 수 있다. 파인튜닝에 의한 학습이 비교적 용이하게 이루어 질 수 있어 특정 지식을 전이하는 데에도 유리하다. 수요 기관에서 필요한 기능을 커스터마이제이션 하는데 유리하다.  무엇보다도 스마트폰이나 노트북과 같은 비교적 낮은 사양에서도 돌아갈 수 있기 때문에 장소와 시간에 구애 받지 않고 인공지능 서비스를 제공할 수 있다.   

예를 들면 바이오, 의료, 금융, 법률 등 특정된 분야에서 전문적인 인공지능을 원한다면 굳이 대형모델을 고집할 필요가 없다. 전문적인 용어를 사용하고 기관과 조직에 고유한 프로세스를 이해하는 인공지능이 필요하다. 그리고 빠른 기술 발전을 따라가야 하는 경쟁 상황에선 수시로 전이 학습이 필요하기 때문에 대형 생성형 인공지능보다  소형 모델이 더 많은 혜택을 얻을 수 있다.  

특별히 언급돼야 하는 또 다른 장점은 데이터 보안과 개인정보를 보호한다는 측면에서 보다 확실한 대안이 될 수 있다는 것이다. 온프레미스에서 작업을 할 수 있기 때문에 보안을 확립하는데 유리하다. 대형 모델은 클라우드 서비스로 제공되기 때문에 자신의 데이터를 노출해야 하는 보안면에서의 단점이 너무도 확연히 드러나 있다.  

소형 인공지능 모델은 주로 개방전략을 사용한다. 오픈에이아이가 개방전략을 사용하다가 4.0 버전부터는 노골적으로 모델을 폐쇄시킨 것과는 반대 방향의 마케팅 전략을 취하고 있다. 2차 개발을 원하는 소규모 개발자들과의 연합을 펼치기 위함이다.  대표적인 모델인 LLAMA는 학습에 필요한 모든 기술적 정보와 함께 데이터까지 공개하고 있다. 개방하지 않고는 생태계를 만들 수 없고, 시장의 반응을 끌어 낼 수도 없고, 결국 성공할 수 없기 때문이다.   

소형 인공지능의 비즈니스 모델이 어떤 형태로 발전할지도 주목하게 된다. 일찌감치 클라우드에 의한 구독 비즈니스 모델을 표방하여 매출을 올리고 있는 대형과는 다르게 전개되고 있다. 1차로는 개방 전략을 취하되, 비즈니스 모델은 2차로 도메인마다의 특성을 반영하여 다양하게 개발되어질 것이기  때문이다.  

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