“왜 구글은 초거대 모델 대신 ‘작은 모델’을 선택했을까?” — Gemini Flash로 본 LLM 전략의 진화

 

Gemini Flash가 던지는 진짜 메시지

요즘 LLM(대형 언어 모델) 이야기 참 많죠.
GPT-4니, Claude니, 초거대 모델들이 앞다퉈 등장하고 있지만, 정작 서비스를 운영하는 입장에서는 이런 생각이 듭니다.

“좋긴 한데, 실제로 우리 서비스에 적용 가능한가?”
“속도는? 비용은? 장애나 사용자 경험은 어떻게 하지?”

최근 Google DeepMind의 Vlad Feinberg가 발표한 Gemini Pretraining 자료를 보면, 그런 현실적인 고민을 구글도 똑같이 하고 있다는 걸 알 수 있습니다. 이 발표 속 핵심은 명확합니다.
LLM은 ‘작은 모델’이 더 중요해진다.

이 글에서는 왜 Google이 Gemini Flash라는 소형 모델을 만든 건지,
어떤 문제를 해결하려는 건지,
그리고 이 전략이 여러분의 서비스에 어떤 인사이트를 줄 수 있는지 함께 풀어보겠습니다.

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🧩 1. LLM을 실제 서비스에 넣기 위한 ‘현실적 조건’

우리가 흔히 알고 있는 GPT 수준의 모델을 실서비스에 붙이려면 상상 이상의 리소스가 필요합니다. 구글조차도 마찬가지입니다.

• 구글 검색: 초당 10만 건 요청
• 일일 요청 수: 85억 건 이상
• 여기에 Android, Google Docs, Gmail까지 붙으면 유저 수는 상상을 초월합니다.

즉, 단순히 좋은 모델을 만든다고 끝이 아닙니다.
실제로는 수많은 요청을 빠르게 처리하고, 안정적인 사용자 경험까지 보장해야 합니다.

✅ 요구사항 요약:

• 지연 시간(Latency) 최소화
• 응답 품질 유지
• 대규모 사용자 처리 가능
• 높은 시스템 안정성

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⚡ 2. 그래서 등장한 Gemini Flash

구글은 이러한 현실적인 제약들을 고려해 Gemini Flash라는 모델을 개발했습니다.
Gemini Flash는 대략 8B(80억 파라미터) 수준의 중간 크기 모델로 추정됩니다. 이 크기는 고성능과 빠른 응답 속도의 균형점을 찾은 결과입니다.

🔍 Flash vs Pro: 두 모델의 포지션

• Gemini Flash:
  구글 서비스 전체에 걸쳐 대규모 트래픽을 감당하는 용도 (검색, Android, Gmail 등)
• Gemini Pro:
  고성능이 필요한 단일 API나 챗봇 등에서 활용

결국, Flash 모델은 단순히 “경량화”한 게 아니라,
‘서비스 전체에 적용 가능한 실용형 모델’을 위한 전략적 선택입니다.

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📐 3. 단순한 크기 문제가 아니다: 추론 스케일링 법칙의 등장

그동안 우리는 Chinchilla 논문처럼 ‘학습’ 측면의 스케일링 법칙에 집중해왔습니다.
하지만 Flash의 등장은 새로운 시각을 열었습니다.
“이제는 추론(inference) 중심의 스케일링 법칙이 필요하다.”

🧠 추론 성능에 영향을 주는 주요 요소들:

• 지연 시간(Latency)
• 입력 토큰 수(prefill & cache)
• 지속 입력되는 토큰 수
• 생성될 토큰 수 (에이전트일수록 작아짐)

이런 요소는 제품마다 달라 일반화가 어렵고,
따라서 다양한 실험과 현실 조건을 반영한 모델 설계가 필요합니다.

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🧪 4. 모델 경량화를 위한 실전 전략들

구글은 단순히 모델 크기만 줄인 게 아닙니다.
학습 전략, 데이터 반복, 양자화, 증류까지 세심하게 조정합니다.

🔍 주요 고려 요소:

• 같은 데이터를 몇 번 학습시키는 게 효과적인가?
  → 반복 학습의 효율성 연구 (HuggingFace 2023 논문 참고)
• 증류(distillation)
  → Teacher-Student 구조에서 필요한 연산량(FLOPs)은 어느 수준이 적절한가?
• 양자화(quantisation)
  → 파인튜닝 후 실제 서빙 효율을 고려한 선택

즉, 모델 크기 자체보다는 실제 사용 목적에 따른 맞춤형 최적화가 핵심입니다.

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🔓 5. 오픈 모델 vs 클로즈드 모델 — 결국 손에 쥐게 될 건 무엇인가?

“이건 프리트레이닝 하는 연구자들 얘기 아닌가?”
그럴 수도 있지만, 현실은 다릅니다.

결국 모든 서비스가 오픈 웨이트 모델(Open Weight LLM)을 직접 서빙할 수밖에 없습니다.

왜냐하면:

• 클로즈드 모델은 GPU 비용과 제약이 많음
• 장애가 나면 대체할 방법이 없음
• 자동화(Agent 시대)에선 fallback 없이는 리스크가 너무 큼

💡 현실적인 전략:

• 내 서비스에 필요한 모델 크기 추정
• 전체 프롬프트 커버리지 확인
• 낮으면 파인튜닝 수행
• 파인튜닝 시 고려: 모델 크기, 데이터 양, 양자화 여부 등

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결국 중요한 건 "내 서비스에 맞는 전략"

Gemini Flash는 단순한 소형 LLM이 아닙니다.
**"구글이 실제 서비스에서 겪는 문제와 그것을 해결하기 위한 전략의 결정체"**입니다.

이 모델이 주는 메시지는 분명합니다:

“모든 산업은 결국 자신만의 ‘적정한 모델 크기’를 찾아야 한다.”

단순히 성능이 좋은 모델을 가져다 쓰는 것이 아닌,
현실적인 조건(Latency, UX, GPU 비용 등)을 고려한 설계와 운영 전략이 필요합니다.

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🔮 기대되는 점과 향후 시사점

• ✅ LLM을 활용한 자동화, 에이전트 설계 등에서 더 빠르고 안정적인 적용 가능
• ✅ 클로즈드 모델 의존도를 낮춰, 서비스의 지속 가능성 확보
• ✅ 파인튜닝, 양자화 등 실전 기술 역량 확보로 미래 준비 가능

지금 여러분이 해야 할 일은 아주 단순합니다.
“우리 서비스에 맞는 LLM 전략이 뭔지 진지하게 고민해보는 것.”

이제는 단순한 흥미나 트렌드가 아닌,
‘생존 전략’으로서의 LLM 시대입니다.

https://vladfeinberg.com/2025/04/24/gemini-flash-pretraining.html?fbclid=IwY2xjawJ91GZleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFMVXZkakZPaGVYczJyNnNrAR67xf1dV33s0E0MVPGO7GKEGQkNWrOENwGid5pmhmKU_-ltGesoTjEkwWyFnw_aem_UDL3CVd44fCxiUkzDvucHg

Gemini Flash Pretraining