AI의 하이브리드 미래: 대언어 모델의 클라우드 사용 한계와 발전 방향

최근 몇 년 사이, 인공지능의 발전은 새로운 패러다임을 제시하며 우리의 삶과 산업 전반에 깊이 뿌리내리고 있습니다. 특히, 대언어 모델(LLM)의 발전은 그 중에서도 주목받고 있습니다. 하지만 이제 이 모델들이 클라우드에 의존하는 방식에서 벗어나, 더 효율적인 시스템을 구축할 필요성이 대두되고 있습니다.

이미지 출처: Communications of the ACM

대언어 모델의 도전 과제

Nvidia의 사례는 AI의 엄청난 컴퓨팅 요구를 잘 보여줍니다. Nvidia는 2024년 초 2조 달러 이상의 가치에 도달하며, 이는 ChatGPT와 같은 대형 클라우드 서비스의 발전을 가능케 한 컴퓨팅 필요성을 단적으로 나타냅니다.

대언어 모델은 컴퓨팅과 메모리의 규모 확장을 통해 큰 성공을 거두어 왔습니다. 모델이 커질수록 결과적으로 예기치 않은 행동을 얻게 되어 더욱 유용해집니다. 그러나 이러한 크기 확장은 막대한 자원을 소모하며, 이는 곧 높은 비용으로 이어집니다. 특히, 수많은 그래픽 처리 장치(GPU)와 가속기의 사용은 이러한 문제를 더욱 심화시킵니다.

하이브리드 접근 방식의 부상

이런 문제들을 해결하기 위해, 일부 전문가들은 대언어 모델의 연산을 사용자 디바이스나 서버로 오프로드하는 방법을 제안하고 있습니다. 이는 고성능 GPU를 클라우드 서버에 의존하기보다, 소비자 기기를 활용해 전력 비용을 사용자에게 전가시키는 방식입니다.

모델 최적화 전략

연구자들은 모델 자체, 훈련 데이터, 시스템 수준의 공학적으로 문제를 해결하고 있습니다. 예를 들어, 많은 신경망 가중치는 거의 0에 가까워 모델에서 제거할 수 있습니다. '맥락적 희소성'이라 불리는 접근법은 입력에 따라 활성화가 필요한 모델의 일부만 선택적으로 활성화하여 결과적으로 지연 시간을 크게 줄이는 방식입니다.

또한, 하드웨어 설계자들은 '양자화'를 활용해 더 적은 비트로 가중치를 처리하는 방법을 모색하고 있으며, 이는 메모리 용량을 크게 줄일 수 있음을 보여 주고 있습니다.

미래의 방향

현대 AI의 발전은 무궁무진한 가능성으로 가득 차 있습니다. 독립적으로 연구된 수많은 기술들이 대언어 모델의 효율성을 크게 향상시킬 잠재력을 갖고 있습니다. 예를 들어, Qualcomm은 스냅드래곤 프로세서에서 Llama-7B 모델을 실행하여 초당 20개 이상의 토큰을 생성할 수 있는 기능을 구현했습니다.

또한, Yandex와 Hugging Face, 그리고 워싱턴 대학교는 Petals 엔진을 개발하여 지연 시간이 높은 클라우드 환경에서 퍼포먼스를 개선할 수 있는 방안을 제시했습니다.

결론

이처럼 다각적인 연구와 개발이 이어지고 있는 가운데, AI 산업은 성장 비용의 부담을 줄이기 위한 진전을 이루는 데 더욱 집중할 것입니다. 이러한 기술적 발전은 AI의 비용 걱정을 줄이고, 효율적인 서비스를 가능하게 할 것입니다. 앞으로의 AI 발전 방향을 보며, 우리는 그 혁신이 가져올 긍정적 변화를 기대해도 좋을 것입니다.

출처: Communications of the ACM, "A HYBRID FUTURE FOR AI" (2024). Chris Edwards.