SLM 대 LLM: 생산 작업을 적합한 모델로 라우팅하세요.

SLM 대 LLM 결정은 아키텍처 화이트보드에서 한 번 결정되고 모든 요청에 영원히 적용되어서는 안 됩니다. 실제 환경에서는 모델 크기가 라우팅 결정입니다. 일부 작업은 대형 언어 모델의 폭넓은 범위, 추론 능력, 유연성이 필요합니다. 다른 작업은 안정적이어서 작은 언어 모델이 더 빠르고 저렴한 비용으로 올바른 답을 제공할 수 있습니다.

실질적인 질문은 어떤 모델 유형이 승리하는지가 아닙니다. 실질적인 질문은 품질, 지연 시간, 비용 또는 가용성이 변경될 때 각 작업을 어떤 제약 조건 하에서 어떤 모델이 처리해야 하며, 어떤 대체 방안을 마련해야 하는지입니다.

SLM 대 LLM은 라우팅 결정입니다.

대형 언어 모델은 일반적으로 개방형 작업에 더 적합합니다: 복잡한 추론, 코딩 도움, 폭넓은 지식 검색, 다단계 계획, 그리고 사용자가 거의 모든 것을 물어볼 수 있는 경우. 작은 언어 모델은 일반적으로 입력 패턴이 예측 가능하고 출력 형태가 잘 이해되는 반복 가능하고 좁은 고용량 작업에 더 적합합니다.

이러한 구분은 생산 AI에서 중요합니다. 하나의 제품이 종종 여러 작업 유형을 포함하기 때문입니다. 고객 지원 어시스턴트는 모호한 대화를 위해 LLM이 필요하고, 의도 분류를 위해 SLM이 필요하며, 추출을 위해 특화된 모델이 필요하고, 신뢰성을 위해 대체 모델이 필요할 수 있습니다. 이를 모두 하나의 모델 선택으로 처리하면 품질이나 예산이 낭비되는 경우가 많습니다.

빠른 비교

결정 요소	LLM 적합성	SLM 적합성
작업 형태	개방형, 다단계, 예측 불가능	좁고 안정적이며 반복 가능
품질 필요성	높은 추론 범위와 유연성	알려진 작업에 대한 일관된 출력
지연 시간	모델과 제공자에 따라 종종 느림	제한된 작업에 대해 종종 더 빠름
비용	광범위하고 큰 맥락 사용에 대해 더 높음	간단한 작업을 대규모로 사용할 때 더 낮음
최적의 사용	연구, 코딩, 에이전트, 합성, 복잡한 채팅	분류, 추출, 라우팅, 짧은 요약, 검증
위험	간단한 작업에 과도한 비용 지출	복잡하거나 모호한 작업에서 성능 저하

유연성이 중요한 경우 LLM을 사용

작업이 유연한 추론, 광범위한 맥락 또는 창의적인 합성을 요구할 때 LLM을 사용하십시오. 이는 프롬프트가 크게 다양할 수 있고 모델이 엄격한 매뉴얼 없이 새로운 상황을 해석할 수 있는 충분한 역량이 필요한 워크플로입니다.

• 다음 사용자 질문을 예측하기 어려운 고객 대화.
• 계획, 도구 사용 및 부분 실패에서 복구가 필요한 에이전트 워크플로.
• 코드 생성, 디버깅 및 아키텍처적 추론.
• 여러 문서나 지침에 걸친 장문의 합성.
• 팀이 워크플로가 어떻게 될지 배우고 있는 초기 제품 탐색.

LLM은 AI 기능 수명 주기의 시작 단계에서 특히 유용합니다. 작업이 아직 완전히 정의되지 않은 경우, 더 큰 모델은 팀이 학습할 수 있는 여지를 제공합니다. 워크플로가 반복 가능해지면 일부 단계는 더 작은 모델의 후보가 될 수 있습니다.

워크플로우가 안정적일 때 SLM을 사용하세요.

워크플로우에 명확한 경계, 예측 가능한 입력, 측정 가능한 출력이 있을 때 SLM을 사용하세요. 이러한 작업은 종종 광범위한 추론 범위보다 처리량, 지연 시간, 단위 경제성에 더 중점을 둡니다.

• 지원 티켓 또는 채팅 라우팅을 위한 의도 분류.
• 알려진 문서 유형에서 구조화된 추출.
• 고정된 형식의 짧은 요약.
• 정책 확인, 안전 필터 또는 검증 단계.
• 작업 범위가 좁고 볼륨이 높은 반복적인 백그라운드 작업.

SLM이 작다고 해서 자동으로 더 나은 것은 아닙니다. 작업이 충분히 제한되어 작은 모델이 품질 기준을 충족할 수 있을 때 더 나은 것입니다. 이를 아는 유일하게 신뢰할 수 있는 방법은 실제 프로덕션 예제를 테스트하는 것입니다.

하이브리드 라우팅 경로를 구축하세요.

가장 강력한 프로덕션 패턴은 일반적으로 하이브리드입니다. 기능이 새로울 때 가장 유능한 경로로 시작하고, 실제 예제를 수집하며, 반복 가능한 하위 작업을 식별하고, 증거가 변경을 뒷받침할 때만 해당 하위 작업을 더 작거나 전문화된 경로로 이동하세요.

간단한 라우팅 계획은 다음과 같이 보일 수 있습니다:

1. 초기 탐색 및 복잡한 폴백을 위해 LLM을 사용하세요.
2. 작업 유형, 지연 시간, 품질 신호 및 완료된 워크플로우당 비용을 기록하세요.
3. 입력 및 출력 형태가 안정적인 반복 단계를 찾으세요.
4. 실제 예제를 사용하여 이러한 단계에서 SLM을 테스트하세요.
5. 검증된 작업 슬라이스만 SLM으로 라우팅하세요.
6. 신뢰도가 낮거나 모호하거나 실패한 요청에 대해 LLM 백업을 유지하세요.

이를 통해 팀은 모든 요청이 간단하다고 가장하지 않고 비용과 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 새로운 제공업체, 모델 크기 및 오픈 웨이트 옵션이 제공될 때 모델 스택을 더 쉽게 발전시킬 수 있습니다.

ShareAI의 역할

ShareAI는 하나의 API를 통해 광범위한 AI 모델 및 제공업체 네트워크를 라우팅하도록 Builders를 지원합니다. SLM과 LLM을 영구적인 공급업체 결정으로 간주하는 대신, Builders는 옵션을 비교하고, 경로를 테스트하며, 제품 로직을 모델 계층과 분리할 수 있습니다.

이는 SaaS 제품, 에이전시, 오픈 소스 도구, 개인정보 보호를 중시하는 앱 및 AI 기능이 필요하지만 모든 모델 변경이 릴리스 주기가 되기를 원하지 않는 내부 소프트웨어 팀에 유용합니다. Builders는 ShareAI 문서, 시작할 수 있으며, 사용 가능한 AI 모델을, 비교하고, ShareAI 놀이터.

출력 결과를 테스트할 수 있습니다.

동일한 모델 라우팅 로직은 제공업체도 지원합니다. 제공업체가 특정 작업 부하에 대해 강력한 지연 시간, 가용성 또는 가격을 제공하는 경우, 라우팅은 해당 용량에 수요로 가는 경로를 제공합니다. 크리에이터와 모델 소유자의 경우, 라우팅은 실제 생산 작업에 적합할 때 모델을 Builders가 더 쉽게 시도하고 채택하며 수익화할 수 있도록 합니다.

작업 전환 전에 실질적인 테스트.

• 작업 부하를 LLM에서 SLM으로 이동하기 전에 품질 기준을 정의하세요. 예를 들어, 추출 단계는 유효한 JSON, 올바른 필드 및 환각된 값이 없음을 요구할 수 있습니다. 분류 단계는 목표 임계값 이상에서 인간 레이블과의 일치를 요구할 수 있습니다. 라우팅 단계는 정확성과 빠른 응답 시간을 모두 요구할 수 있습니다.
• 명확한 성공 기준이 있는 좁은 작업을 선택하세요.
• 실제 고객 또는 생산 예제에서 테스트 세트를 만드세요.
• LLM과 SLM 출력을 나란히 비교하세요.
• 신뢰도가 낮거나 출력이 잘못된 경우를 대비한 대체 규칙을 설정하세요.
• 배포 후 경로 성능을 검토하세요. 모델과 제공자가 변경될 수 있습니다.

올바른 답은 모든 LLM 호출을 SLM으로 대체하는 것이 아닙니다. 더 나은 답은 안정적인 작업을 작은 모델로 라우팅하고, 실제로 필요한 작업에 대해 더 큰 모델을 유지하는 것입니다.

작은 언어 모델에 대한 더 넓은 정의는 Microsoft Azure의 가이드를 참조하세요. 작은 언어 모델.

자주 묻는 질문

SLM과 LLM의 주요 차이점은 무엇인가요?

SLM은 더 작고 일반적으로 좁고 반복 가능한 작업에 더 적합합니다. LLM은 더 크며 일반적으로 폭넓은 추론, 복잡한 대화, 코딩 및 예측 불가능한 작업에 더 적합합니다.

SLM이 항상 LLM보다 저렴한가요?

SLM은 대량의 좁은 작업에 대해 종종 저렴하지만, 실제 비교는 성공적인 작업당 비용입니다. 실패가 잦은 저렴한 모델은 재시도, 대체 호출 및 인간 검토로 인해 더 많은 비용이 들 수 있습니다.

SLM이 항상 LLM보다 빠른가요?

작은 모델은 종종 더 빠르지만, 지연 시간은 제공자, 하드웨어, 지역, 대기열, 컨텍스트 길이 및 스트리밍 동작에 따라 달라집니다. 모델 크기뿐만 아니라 전체 워크플로를 측정하세요.

하나의 제품에서 SLM과 LLM을 모두 사용할 수 있나요?

네. 많은 생산 시스템은 둘 다 사용해야 합니다. 간단하고 안정적인 작업은 SLM으로 라우팅하고, 복잡하고 모호하거나 가치가 높은 요청은 LLM으로 유지하세요.

팀이 SLM 사용을 피해야 할 때는 언제인가요?

작업이 개방형, 정의가 불명확, 강력한 검증 없이 안전이 중요한 경우, 또는 작은 모델이 신뢰할 수 없게 처리할 수 없는 폭넓은 추론에 의존하는 경우 SLM 사용을 피하세요.

모델 라우팅은 SLM과 LLM 결정에 어떻게 도움이 되나요?

모델 라우팅은 애플리케이션이 작업, 고객, 비용 한도, 지연 시간 목표 또는 폴백 조건에 따라 모델을 선택할 수 있게 합니다. 이는 모든 요청에 대해 하나의 모델 크기를 선택하는 것보다 더 유연합니다.

빌더는 LLM 또는 SLM 중 무엇으로 시작해야 하나요?

가장 빠르게 학습할 수 있는 경로로 시작하세요. 많은 팀이 워크플로가 변경되는 동안 LLM으로 시작한 후, 실제 예제와 명확한 성공 지표를 확보한 후 안정적인 하위 작업을 SLM으로 이동합니다.

ShareAI가 내 애플리케이션을 구축하거나 호스팅하나요?

아니요. ShareAI는 앱 프레임워크, CMS, 호스팅 플랫폼 또는 노코드 빌더가 아닙니다. 빌더는 ShareAI를 사용하여 하나의 API를 통해 AI 모델에 액세스하고, 비교하며, 라우팅합니다.

에이전시는 SLM과 LLM 라우팅을 어떻게 사용해야 하나요?

에이전시는 비용, 품질, 프라이버시 요구사항 및 응답 시간 요구사항에 따라 클라이언트 작업을 라우팅할 수 있습니다. 이는 모든 클라이언트에 대해 맞춤형 모델 통합 계획을 처음부터 구축하는 것을 피하는 데 도움이 됩니다.

공급자는 SLM 및 LLM 라우팅에서 어떤 이점을 얻을 수 있나요?

공급자는 특정 작업 유형에 대해 컴퓨팅 또는 추론 용량이 잘 작동할 때 수요를 얻을 수 있습니다. 라우팅은 우수한 공급자 용량이 빌더에게 발견될 수 있도록 돕습니다.

가장 안전한 첫 번째 프로덕션 테스트는 무엇인가요?

하나의 좁은 작업을 선택하고, 성공 기준을 정의하며, 실제 예제에서 SLM 및 LLM 출력을 비교하고, 폴백 규칙을 설정한 후에만 새로운 경로로 소량의 트래픽을 라우팅하세요.

하나의 API를 통합하십시오 제품 로직을 하나의 모델 크기에 묶지 않고 모델 경로를 테스트하기 위해.