소형 언어 모델(SLM)이 고등교육 기관에 새로운 기회를 제공하고 있다. SLM은 대형 언어 모델(LLM)의 축소판으로, AI와 머신 러닝의 이점을 활용하려는 고등교육 리더들에게 매력적인 선택지이다.

"대부분의 대학들은 작은 도시와도 같다"라고 사우스 플로리다 대학의 CIO이자 디지털 경험 부사장인 시드니 페르난데스는 설명한다. SLM은 특정 도메인에 맞춰 활용될 수 있어, 대학의 다양한 운영 영역에서 효율성을 높일 수 있다.

AI 기술은 고등교육에 위험과 보상을 동시에 가져온다. SLM은 대형 모델에 비해 운영 비용이 적게 들며, 이는 AI 비용 절감의 잠재력으로 주목받고 있다. "기관들은 AI 관련 비용을 충당하기 위해 기존 예산을 재조정할 것이다"라고 EDUCAUSE의 제네이 로버트는 언급했다.

로버트는 SLM이 "AI 비용을 줄이고 예산에 미치는 영향을 최소화할 기회를 제공할 수 있다"라고 강조했다. 또한, LLMs로 인한 데이터 거버넌스 문제 해결에도 도움이 될 수 있다.

SLM은 캠퍼스에 설치되고 개별 학과나 과제에 맞춰 훈련될 수 있다. 학생들의 개념 이해를 돕고, 운영 시스템의 예측 유지 관리를 통해 효율성을 높일 수 있다. 페르난데스는 "SLM의 최대 장점은 네트워크 에지 장치의 스마트폰, 카메라, 센서와 같은 장치에서 발생할 수 있다"라고 제안했다.

하지만, SLM은 데이터 거버넌스와 모니터링이 중요하다. 페르난데스는 "모델의 장점과 단점을 이해하는 것이 매우 중요하다"라고 강조했다.

"SLM의 등장으로, 고등교육은 AI의 이점을 활용하면서도 비용을 절감할 수 있는 기회를 얻게 되었다."라고 로버트의 말에 페르난데스가 동의하며 말했다.