소규모 언어 모델의 출현

빠르게 발전하는 인공지능 세계에서 언어 모델의 크기는 종종 그 기능과 동의어가 되었다. GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 AI 환경을 지배하여 자연어 이해 및 생성 분야에서 놀라운 능력을 보여준다. 그러나 미묘하지만 중요한 변화가 진행되고 있다. 한때 더 큰 언어 모델에 의해 가려졌던 더 작은 언어 모델이 다양한 AI 애플리케이션에서 강력한 도구로 떠오르고 있다. 이러한 변화는 AI 개발에서 중요한 지점을 의미하며, 더 클수록 좋다는 오랜 통념에 도전한다.

대규모 언어 모델의 진화와 한계

인간과 유사한 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 시스템의 개발은 주로 LLM에 중점을 두었다. 이러한 모델은 번역, 요약, 질문 답변과 같은 영역에서 탁월하며 종종 이전의 소규모 모델보다 성능이 뛰어나다. 그러나 LLM의 성공에는 대가가 따른다. 높은 에너지 소비, 상당한 메모리 요구 사항, 상당한 계산 비용이 우려된다. 이러한 문제는 이러한 모델의 크기 증가에 비해 GPU 혁신 속도가 뒤처져 있어 더욱 복잡해지며, 이는 확장 가능한 한도를 암시한다.

연구자들은 특정 시나리오에서 더 효율적이고 다양한 대안을 제공하는 더 작은 언어 모델에 점점 더 관심을 돌리고 있다. 예를 들어, Turc et al. (2019)는 LLM에서 더 작은 모델로 증류된 지식이 계산 요구 사항을 크게 줄이면서 유사한 성능을 제공한다는 것을 보여주었다. 또한 전이 학습과 같은 기술을 적용하면 이러한 모델이 특정 작업에 효과적으로 적응하여 감정 분석 및 번역과 같은 분야에서 유사하거나 심지어 우수한 결과를 얻을 수 있다.

최근의 발전으로 인해 소형 모델의 잠재력이 강조되었다. DeepMind의 Chinchilla, Meta의 LLaMa 모델, 스탠포드의 Alpaca, Stability AI의 StableLM 시리즈가 대표적인 예이다. 이러한 모델은 작은 크기에도 불구하고 특정 작업에서 GPT-3.5와 같은 대형 모델의 성능과 경쟁하거나 심지어 능가한다. 예를 들어, Alpaca 모델은 GPT-3.5 쿼리 응답을 미세 조정하면 상당히 감소된 비용으로 성능을 일치시킨다. 이러한 발전은 더 작은 모델의 효율성과 효과가 AI 분야에서 입지를 굳히고 있음을 시사한다.

기술 발전과 그 의미

소규모 언어 모델 개발의 새로운 기술

최근 연구에서는 소규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 몇 가지 혁신적인 기술을 강조했다. Google의 UL2R 및 Flan 접근 방식이 대표적인 예이다. UL2R("Ultra Lightweight 2 Repair")은 지속적인 사전 훈련에 노이즈 제거 혼합 목표를 도입하여 다양한 작업에서 모델 성능을 향상시킨다. 반면 Flan은 지침으로 표현된 다양한 작업에 대한 미세 조정 모델을 포함하여 성능과 유용성을 모두 향상시킨다.

또한 야오푸 (Yao Fu) 등의 논문에서 적절하게 훈련되고 미세 조정되면 더 작은 모델이 수학적 추론과 같은 특정 작업에서 탁월할 수 있다는 것을 보여주었다. 이러한 발견은 특수한 응용 분야에서 더 작은 모델의 잠재력을 강조하여 더 큰 모델의 일반화 능력에 도전한다.

효율적인 데이터 활용의 중요성

효율적인 데이터 활용은 소규모 언어 모델 영역에서 핵심 주제로 등장했다. 티모 시크(Timo Schick) 외 연구진의 "소규모 언어 모델도 소수의 학습자이다."라는 논문에서 소규모 모델의 성능을 향상시키기 위해 불균형 데이터 세트와 결합된 특수 마스킹 기술을 제안한다. 이러한 전략은 소규모 언어 모델의 기능을 최대화하기 위한 혁신적인 접근 방식이 점점 더 강조되고 있음을 강조한다.

더 작은 언어 모델의 장점

더 작은 언어 모델의 매력은 효율성과 다양성에 있다. 더 빠른 훈련 및 추론 시간, 감소된 탄소 및 물 발자국을 제공하며 휴대폰과 같이 리소스가 제한된 장치에 배포하는 데 더 적합하다. 이러한 적응성은 다양한 장치에서 AI 접근성과 성능을 우선시하는 산업에서 점점 더 중요해지고 있다.

산업 혁신과 발전

더 작고 더 효율적인 모델을 향한 업계의 변화는 최근 개발에서 잘 드러난다. 전문가 모델이 드물게 혼합된 Mistral의 Mixtral 8x7B와 Microsoft의 Phi-2는 이 분야에서 획기적인 발전을 이루었다. Mixtral 8x7B는 작은 크기에도 불구하고 일부 벤치마크에서 GPT-3.5의 품질과 일치한다. Phi-2는 한 단계 더 발전하여 단 27억 개의 매개변수만으로 휴대폰에서 실행된다. 이러한 모델은 더 적은 비용으로 더 많은 성과를 달성하려는 업계의 관심이 커지고 있음을 강조한다.

Microsoft의 Orca 2는 이러한 추세를 더욱 잘 보여준다. 원래 Orca 모델을 기반으로 구축된 Orca 2는 작은 언어 모델의 추론 기능을 향상하여 AI 연구의 경계를 넓힌다.

요약하자면, 작은 언어 모델의 등장은 AI 환경의 패러다임 변화를 나타낸다. 이러한 모델은 지속적으로 발전하고 그 기능을 입증하면서 더 큰 모델의 지배력에 도전할 뿐만 아니라 AI 분야에서 무엇이 가능한지에 대한 우리의 이해를 재편하고 있다.

소규모 언어 모델을 채택하려는 동기

소규모 언어 모델(SLM)에 대한 관심 증가는 주로 효율성, 비용 및 사용자 정의 가능성과 같은 여러 주요 요소에 의해 주도된다. 이러한 측면에서 SLM은 다양한 응용 분야에서 더 큰 규모의 SLM에 대한 매력적인 대안으로 자리매김하고 있다.

>효율성: 핵심 동인

SLM은 매개변수가 적기 때문에 대규모 모델에 비해 상당한 계산 효율성을 제공한다. 이러한 효율성에는 더 빠른 추론 속도, 메모리 및 스토리지 요구 사항 감소, 교육에 필요한 데이터 감소 등이 포함된다. 결과적으로 이러한 모델은 속도가 더 빠를 뿐만 아니라 리소스 효율성도 더 높아 속도와 리소스 활용도가 중요한 애플리케이션에 특히 유용하다.

>비용 효율성

GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 교육하고 배포하는 데 필요한 높은 컴퓨팅 리소스는 상당한 비용으로 이어진다. 이와 대조적으로, SLM은 보다 널리 사용 가능한 하드웨어에서 훈련되고 실행될 수 있으므로 보다 광범위한 비즈니스에서 보다 쉽게 접근할 수 있고 재정적으로 실현 가능하다. 리소스 요구 사항이 줄어들면 모델이 저전력 장치에서 효율적으로 작동해야 하는 엣지 컴퓨팅에서도 가능성이 열린다.

>맞춤화 가능성: 전략적 이점

LLM에 비해 SLM의 가장 중요한 장점 중 하나는 사용자 정의 가능성이다. 광범위하지만 일반화된 기능을 제공하는 LLM과 달리 SLM은 특정 도메인 및 애플리케이션에 맞게 맞춤화될 수 있다. 이러한 적응성은 보다 빠른 반복 주기와 특수 작업을 위해 모델을 미세 조정하는 기능을 통해 촉진된다. 이러한 유연성 덕분에 SLM은 특정 목표 성능이 일반 기능보다 더 중요한 틈새 애플리케이션에 특히 유용하다.

>기능 저하 없이 언어 모델 축소

기능을 희생하지 않고 언어 모델 크기를 최소화하려는 탐구는 현재 AI 연구의 핵심 주제이다. 문제는 언어 모델이 효율성을 유지하면서 얼마나 작을 수 있느냐는 것이다.

>모델 규모의 하한 설정

최근 연구에 따르면 100만~1000만 개의 매개변수를 가진 모델이 기본 언어 역량을 획득할 수 있는 것으로 나타났다. 예를 들어, 800만 개의 매개변수만 있는 모델은 2023년 GLUE 벤치마크에서 약 59%의 정확도를 달성했다. 이러한 결과는 상대적으로 작은 모델이라도 특정 언어 처리 작업에 효과적일 수 있음을 시사한다.

성능은 약 2억~3억 매개변수의 특정 규모에 도달한 후 정체되는 것으로 보이며, 이는 크기가 추가로 증가하면 수익이 감소함을 나타낸다. 이 고원은 기능과 효율성의 균형을 유지하면서 상업적으로 배포 가능한 SLM을 위한 최적의 지점을 나타낸다.

>효율적인 소규모 언어 모델 훈련

능숙한 SLM을 개발하는 데 몇 가지 교육 방법이 중추적인 역할을 해왔다. 전이 학습을 통해 모델은 사전 학습 중에 광범위한 역량을 획득한 후 특정 애플리케이션에 맞게 개선할 수 있다. 특히 소규모 모델에 효과적인 자기 지도 학습은 각 데이터 예를 심층적으로 일반화하여 훈련 중에 더 완전한 모델 용량을 활용하도록 한다.

아키텍처 선택도 중요한 역할을 한다. 예를 들어 효율적 트렌스포머(Efficient Transformer)는 훨씬 적은 수의 매개변수를 사용하여 기본 모델과 비슷한 성능을 달성한다. 이러한 기술을 통해 다양한 애플리케이션에 적합한 작지만 유능한 언어 모델을 종합적으로 생성할 수 있다.

이 분야의 최근 획기적인 발전은 "단계별 증류" 메커니즘의 도입이다. 이 새로운 접근 방식은 데이터 요구 사항을 줄이면서 향상된 성능을 제공한다.

증류하는 단계별 방법은 LLM을 노이즈 레이블의 소스뿐만 아니라 추론이 가능한 에이전트로 활용한다. 이 방법은 LLM에서 생성된 자연어 근거를 활용하여 예측을 정당화하고 이를 소규모 모델 교육을 위한 추가 감독으로 사용한다. 이러한 근거를 통합함으로써 소규모 모델은 관련 작업 지식을 보다 효율적으로 학습할 수 있으므로 광범위한 교육 데이터의 필요성이 줄어든다.

>개발자 프레임워크 및 도메인별 모델

Hugging Face Hub, Anthropic Claude, Cohere for AI, Assembler와 같은 프레임워크를 사용하면 개발자가 맞춤형 SLM을 더 쉽게 만들 수 있다. 이러한 플랫폼은 SLM 교육, 배포 및 모니터링을 위한 도구를 제공하여 더 광범위한 산업에서 언어 AI에 액세스할 수 있도록 한다.

도메인별 SLM은 정확성, 기밀성 및 응답성이 가장 중요한 금융과 같은 산업에서 특히 유리하다. 이러한 모델은 특정 작업에 맞게 맞춤화될 수 있으며 대규모 모델보다 더 효율적이고 안전한 경우가 많다.

앞으로 전망

SLM의 탐구는 기술적 노력일 뿐만 아니라 보다 지속 가능하고 효율적이며 사용자 정의 가능한 AI 솔루션을 향한 전략적 움직임이기도 하다. AI가 계속 발전함에 따라 더 작고 더 전문화된 모델에 대한 관심이 커져 AI 기술의 개발 및 적용에 새로운 기회와 도전이 제시될 것이다.