스케일링 법칙 코드 깨기: AI 모델이 규칙을 재정의한다.

 

인공지능은 최근 몇 년 동안 놀라운 진전을 이루었다. 한때 기본적인 작업에 어려움을 겪었던 모델이 이제는 수학 문제를 풀고, 코드를 생성하고, 복잡한 질문에 답하는 데 능숙하다. 이러한 발전의 핵심은 스케일링 법칙이라는 개념이다. 이는 AI 모델이 성장하거나, 더 많은 데이터로 학습하거나, 더 큰 계산 리소스로 구동될 때 어떻게 개선되는지 설명하는 규칙이다. 수년 동안 이러한 법칙은 더 나은 AI를 개발하기 위한 청사진 역할을 했다.

 

최근 새로운 트렌드가 등장했다. 연구자들은 단순히 모델을 더 크게 만들지 않고도 획기적인 결과를 얻을 수 있는 방법을 찾고 있다. 이러한 변화는 기술적 진화 이상이다. AI가 구축되는 방식을 재편하여 더 효율적이고, 접근성이 뛰어나며, 지속 가능하게 만들고 있다.

 

스케일링 법칙의 기본

스케일링 법칙은 AI 개선을 위한 공식과 같다. 이는 모델의 크기를 늘리거나, 더 많은 데이터를 제공하거나, 더 많은 연산 능력에 액세스할 수 있게 할수록 성능이 향상된다고 명시한다. 예를 들어:

●모델 크기: 매개변수가 더 많은 더 큰 모델은 더 복잡한 패턴을 학습하고 표현할 수 있다. 매개변수는 모델의 조정 가능한 부분으로, 이를 통해 예측을 할 수 있다.

●데이터: 방대하고 다양한 데이터 세트에 대한 학습은 모델이 더 나은 일반화를 돕고, 명시적으로 학습되지 않은 작업을 처리할 수 있도록 한다.

●컴퓨팅: 더 많은 연산 능력으로 더 빠르고 효율적인 학습이 가능하여 더 높은 성능을 달성한다.

이 레시피는 10년 이상 AI의 진화를 주도해 왔다. AlexNet과 ResNet과 같은 초기 신경망은 모델 크기를 늘리면 이미지 인식을 개선할 수 있다는 것을 보여주었다. 그런 다음 GPT-3와 Google의 BERT와 같은 모델이 확장을 통해 완전히 새로운 기능(예: few-shot learning)을 잠금 해제할 수 있음을 보여준 변압기가 나왔다.

 

확장의 한계

성공에도 불구하고 확장에는 한계가 있다. 모델이 커짐에 따라 매개변수를 더 추가하여 개선된 부분이 줄어든다. "수익 감소의 법칙"으로 알려진 이 현상은 모델 크기를 두 배로 늘려도 성능이 두 배가 되지 않는다는 것을 의미한다. 대신 각 증가는 더 작은 이득을 제공한다. 즉, 이러한 모델의 성능을 더욱 끌어올리려면 비교적 적은 이득을 위해 더 많은 리소스가 필요하다. 이는 현실 세계에 영향을 미친다. 방대한 모델을 구축하는 데는 상당한 재정적 및 환경적 비용이 수반된다. 대규모 모델을 훈련하는 것은 비싸다. GPT-3는 훈련하는 데 수백만 달러가 들었다고 한다. 이러한 비용으로 인해 소규모 조직에서는 최첨단 AI에 접근할 수 없다. 방대한 모델을 훈련하는 데는 엄청난 양의 에너지가 소모된다. 한 연구에 따르면 단일 대형 모델을 훈련하면 평생 동안 자동차 5대만큼의 탄소를 배출할 수 있다고 추정했다.

연구자들은 이러한 과제를 인식하고 대안을 모색하기 시작했다. 그들은 무차별 대입에 의존하는 대신 다음과 같이 물었다. AI를 더 크게 만드는 것이 아니라 어떻게 더 똑똑하게 만들 수 있을까?

 

스케일링 코드 깨기

최근의 획기적인 발전은 기존 스케일링 법칙을 능가하는 것이 가능하다는 것을 보여준다. 더욱 스마트한 아키텍처, 정교한 데이터 전략, 효율적인 학습 기법을 통해 AI는 막대한 리소스 없이도 새로운 차원에 도달할 수 있다.

 

더 스마트한 모델 설계: 연구자들은 모델을 더 크게 만드는 대신, 모델을 더 효율적으로 만드는 데 집중하고 있습니다. 예를 들면 다음과 같다.

●스파스 모델: 스파스 모델은 모든 매개변수를 한 번에 활성화하는 대신 특정 작업에 필요한 부분만 사용한다. 이 접근 방식은 성능을 유지하면서도 컴퓨팅 전력을 절약한다. 주목할 만한 예로 Mistral 7B가 있는데, 매개변수가 70억 개에 불과하지만 스파스 아키텍처를 사용하여 훨씬 더 큰 모델보다 성능이 뛰어나다.

●변환기 개선: 변환기는 여전히 현대 AI의 중추이지만, 그 설계는 진화하고 있다. 선형 어텐션 메커니즘과 같은 혁신은 변환기를 더 빠르고 리소스 집약적으로 만든다.

 

더 나은 데이터 전략: 더 많은 데이터가 항상 더 나은 것은 아니다. 큐레이팅된 고품질 데이터 세트는 종종 순수한 볼륨보다 성능이 뛰어나다. 예를 들어,

●집중된 데이터 세트: 방대한 필터링되지 않은 데이터로 훈련하는 대신 연구자들은 깨끗하고 관련성 있는 데이터 세트를 사용하고 있다. 예를 들어, OpenAI는 신뢰성을 개선하기 위해 신중하게 선택된 데이터로 전환했다.

●도메인별 훈련: 의학이나 법률과 같은 전문 분야에서 타겟팅된 데이터 세트는 더 적은 예제로 모델이 잘 수행되도록 돕는다.

 

효율적인 훈련 방법: 새로운 훈련 기법은 성능을 희생하지 않고도 리소스 수요를 줄이고 있다. 이러한 훈련 방법의 몇 가지 예는 다음과 같다:

●커리큘럼 학습: 더 간단한 작업부터 시작하여 점차적으로 더 어려운 작업을 도입함으로써 모델은 더 효과적으로 학습합니다. 이는 인간이 학습하는 방식을 반영한다.

●LoRA(Low-Rank Adaptation)와 같은 기법: 이러한 방법은 모델을 완전히 재훈련하지 않고도 효율적으로 미세 조정한다.

●그래디언트 체크포인팅: 이 접근 방식은 훈련 중 메모리 사용을 줄여 더 큰 모델이 제한된 하드웨어에서 실행될 수 있도록 한다.

 

 

새로운 능력: 모델이 성장함에 따라 때로는 명확하게 훈련되지 않은 문제를 해결하는 것과 같이 놀라운 능력을 보인다. 이러한 새로운 능력은 종종 더 큰 모델에는 나타나지만 더 작은 모델에는 나타나지 않기 때문에 기존의 확장 법칙에 도전한다. 연구자들은 이제 무차별 대입 확장에 의존하지 않고 이러한 능력을 보다 효율적으로 잠금 해제하는 방법을 조사하고 있다.

 

더 스마트한 AI를 위한 하이브리드 접근 방식: 신경망과 기호 추론을 결합하는 것은 또 다른 유망한 방향이다. 이러한 하이브리드 시스템은 패턴 인식과 논리적 추론을 결합하여 보다 지능적이고 적응력이 뛰어나다. 이 접근 방식은 방대한 데이터 세트와 컴퓨팅 파워에 대한 필요성을 줄인다.

 

실제 사례

최근의 여러 모델은 이러한 발전이 규칙을 어떻게 다시 쓰고 있는지 보여준다.

●GPT-4o Mini: 이 모델은 훨씬 더 큰 버전과 비슷한 성능을 제공하지만 비용과 리소스는 훨씬 적다. 이러한 결과는 더 스마트한 학습 기술과 집중된 데이터 세트의 도움으로 달성된다.

●Mistral 7B: 이 모델은 매개변수가 70억 개에 불과하여 수십억 개가 있는 모델보다 성능이 뛰어나다. 희소한 아키텍처는 스마트한 디자인이 원시 크기를 능가할 수 있음을 증명한다.

●Claude 3.5: 안전과 윤리적 고려 사항을 우선시하는 이 모델은 강력한 성능과 사려 깊은 리소스 사용의 균형을 맞춘다.

 

결론

확장 법칙은 AI의 과거를 형성했지만 더 이상 미래를 정의하지 않는다. 더 스마트한 아키텍처, 더 나은 데이터 처리, 효율적인 교육 방법은 기존 확장 규칙을 깨고 있다. 이러한 혁신은 AI를 더욱 강력하게 만들 뿐만 아니라 더욱 실용적이고 지속 가능하게 만들고 있다.

초점은 무차별 대입 성장에서 지능형 설계로 옮겨갔다. 이 새로운 시대는 더 많은 사람들이 접근 가능하고 환경 친화적이며 우리가 막 상상하기 시작한 방식으로 문제를 해결할 수 있는 AI를 약속한다. 확장 코드는 깨지는 것이 아니라 다시 쓰여지고 있다.