AI
Post-LLM 시대: 조합형 AI 생태계에 대한 아키텍처 분석
두줄요약
단일 LLM 중심에서 벗어나 특화 모델을 조합하는 AI 아키텍처 전환을 설명했습니다.비용, 지연 시간, 정확성, 보안 한계를 줄이기 위한 오케스트레이션 전략을 정리했습니다.
핵심 내용
- 단일 LLM 중심에서 특화 모델들을 조합·오케스트레이션하는 Composable AI 생태계로의 전환 분석
- LLM, LAM, MoE, SLM, MLM, VLM, LCM, SAM의 역할과 아키텍처, 사용 사례 비교
- 비용, 지연 시간, 환각, 보안 한계로 인해 스케일업보다 스케일아웃 전략이 중요해진 배경 정리
구조와 흐름
- LLM: 범용 추론 중심이지만 밀집 아키텍처의 비용과 지연 한계 존재
- LAM과 MoE: 행동 실행과 희소 전문가 라우팅으로 에이전트성·효율성 강화
- SLM, MLM, VLM, LCM, SAM: 엣지, 임베딩, 멀티모달, 이미지 생성, 분할에 특화된 역할 분담
선택 이유
- 모든 문제를 단일 모델로 해결하는 방식보다 모듈성과 적재적소의 도구 사용이 프로덕션 환경에 적합
- 특화 모델 조합이 성능, 비용, 응답성, 프라이버시를 동시에 맞추는 방향
적용해볼 점
- 작업별로 추론, 행동, 검색, 멀티모달, 생성, 분할 기능을 분리해 모델을 설계
- 장기 기억, 도구 호출, 희소 라우팅, 압축 기법을 결합해 운영 효율 개선
- 프로덕션 AI에서 단일 모델보다 오케스트레이션 중심 아키텍처를 검토