GPT-3부터 MoE까지: 대규모 언어 모델 트렌드

AI 모델별 파라미터 수

거대 언어 모델(LLM)의 진화와 현재 트렌드는? 대규모 언어 모델의 최근 발전과 그 이면에 있는 핵심 트렌드를 심층적으로 분석하여, 현재 LLM 시장의 주요 변화와 미래 방향성을 이해하는 데 도움을 드립니다.

최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 것은 단연 거대 언어 모델(Large Language Models, LLM)입니다. GPT-3를 시작으로 다양한 모델들이 등장하며 AI의 가능성을 무한히 확장하고 있는데요. 이 글에서는 기본 모델(Base Model)의 관점에서 LLM의 발전 과정과 함께, 현재 시장을 주도하는 주요 트렌드를 객관적인 데이터를 바탕으로 살펴보겠습니다.

LLM의 서막: GPT-2에서 GPT-3까지 🚀

 

2019년 등장한 GPT-2는 1.5억 개의 파라미터를 가진 모델로, 당시로서는 혁신적인 성능을 보여주었습니다. 이어 2020년 OpenAI가 발표한 GPT-3는 1,750억 개의 파라미터와 3,000억 개의 토큰 데이터로 학습되어 언어 모델의 스케일을 한 차원 끌어올렸습니다. GPT-3의 등장은 단순한 텍스트 완성 기능을 넘어, 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 방식에 대한 근본적인 질문을 던졌습니다.

GPT-3 이후, 이와 유사한 규모의 공개된 모델은 한동안 찾아보기 어려웠습니다. 이를 우리는 '사막' 기간이라고 부르기도 합니다. 연구 및 개발은 활발히 이루어졌지만, 대중이 접근할 수 있는 모델은 제한적이었죠.

LLM 생태계의 변화: MoE 모델의 부상 📈

 

최근 몇 년간 LLM 시장은 다시 활기를 띠기 시작했으며, 특히 MoE(Mixture-of-Experts) 모델이 주목받고 있습니다. MoE 모델은 여러 개의 '전문가' 네트워크를 조합하여 특정 작업에 최적화된 전문가를 활성화하는 방식으로 효율성을 높입니다. 이는 단일하고 거대한 모델이 모든 작업을 처리하는 전통적인 방식과는 차이가 있습니다. Mixtral, Deepseek V3 Base, DBRX, Minimax, Dots, Hunyuan, Ernie 등 다양한 MoE 기반 모델들이 등장하며 LLM의 확장성과 효율성을 동시에 추구하고 있습니다.

💡 알아두세요!
MoE 모델은 전체 파라미터 수는 많지만, 추론 시에는 그중 일부 전문가만 활성화되어 연산 효율이 높다는 특징이 있습니다. 이는 거대 모델의 운영 비용을 절감하는 데 기여합니다.

최신 LLM들은 텍스트 생성 능력 외에도 다중 모드(Multi-modal) 및 다국어(Multi-lingual) 지원을 강화하는 추세입니다. 이는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 생성하며, 여러 언어를 넘나들며 소통할 수 있는 범용적인 AI를 목표로 합니다. 예를 들어, Hunyuan 모델은 중국어와 영어에 특화된 다국어 모델이며, 다양한 MoE 모델들이 그들의 기반 모델 특성을 공개하고 있습니다.

LLM 개발의 주요 이슈와 과제 ⚙️

 

LLM이 빠르게 발전함에 따라 여러 가지 이슈와 과제도 함께 제기되고 있습니다. 특히, 벤치마크 성능을 위해 사전 학습된 모델을 어닐링(annealing)하는 경향은 모델이 순수한 텍스트 연속성 엔진의 역할에서 벗어나 벤치마크에 최적화되는 편향을 가질 수 있다는 지적이 있습니다. 이는 모델의 실제 활용성 및 범용성에 영향을 미칠 수 있습니다.

또한, Llama4의 경우 학술 부정행위와 관련된 논란이 있었던 것처럼, LLM 개발 과정에서의 투명성과 윤리적 문제가 지속적으로 중요하게 다루어져야 합니다. 현재의 자동화된 벤치마크들이 MoE 모델과 밀집 모델(Dense Model)의 성능을 얼마나 정확하게 비교하고 있는지에 대한 의문도 제기되고 있습니다. 이는 복잡한 LLM의 성능을 평가하는 데 있어 새로운 접근 방식이 필요함을 시사합니다.

LLM 연구는 단순히 'AI 조수' 챗봇을 만드는 것을 넘어, 인간의 지능을 모방하고 확장하는 본질적인 질문에 답을 찾으려는 노력의 일환이기도 합니다. 미래 LLM은 더 다양한 형태로 발전하며 우리 삶에 깊이 통합될 것으로 예상됩니다.

글의 핵심 요약 📝

이번 블로그 포스트에서 다룬 거대 언어 모델의 핵심 트렌드를 다시 한번 요약해 드립니다.

1. LLM의 성장과 '사막' 기간: GPT-2에서 GPT-3로 이어진 LLM의 폭발적인 성장 이후, 한동안 유사 규모 모델의 공개가 드물었던 '사막' 기간을 거쳤습니다.
2. MoE 모델의 부상: 최근 Mixtral, Deepseek V3 Base 등 MoE 구조를 가진 모델들이 대거 등장하며, 효율성과 확장성을 동시에 추구하는 새로운 트렌드를 형성하고 있습니다.
3. 다중 모드 및 다국어 지원: 최신 LLM은 텍스트를 넘어 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 처리하고 여러 언어를 지원하는 방향으로 진화하고 있습니다.
4. 윤리적 고려 및 평가 방식의 재고: 벤치마크 편향, 학술 부정행위 등의 이슈가 제기되며, LLM 개발의 투명성과 윤리적 기준, 그리고 더욱 정확한 평가 방식에 대한 고민이 필요합니다.

 

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LLM 트렌드 핵심 요약

최신 모델 경향: 밀집 모델에서 MoE(Mixture-of-Experts) 모델로의 전환이 두드러지고 있습니다.

주요 특징: 다중 모드(Multi-modal) 및 다국어(Multi-lingual) 지원 강화를 통해 범용성을 높이고 있습니다.

평가 및 윤리:

벤치마크 편향 및 학술 부정행위 이슈에 대한 지속적인 관심과 투명성 확보가 중요합니다.

미래 전망: 인공지능 챗봇을 넘어선, 더욱 심도 있는 LLM 연구의 필요성이 강조됩니다.

LLM의 현재와 미래를 이해하는 핵심 키워드

자주 묻는 질문 ❓

Q: MoE(Mixture-of-Experts) 모델은 무엇인가요?

A: MoE 모델은 여러 개의 작은 전문가 네트워크를 포함하고 있어, 특정 입력에 대해 가장 적합한 전문가 네트워크만을 활성화하여 연산 효율을 높이는 방식의 대규모 언어 모델입니다.

Q: LLM의 '사막' 기간은 무엇을 의미하나요?

A: GPT-3 발표 이후, 한동안 그와 유사한 규모의 공개되거나 널리 알려진 대규모 언어 모델이 드물었던 시기를 비유적으로 이르는 말입니다.

Q: LLM의 벤치마크 성능 어닐링(annealing)이 왜 문제인가요?

A: 이는 모델이 순수한 텍스트 연속성 엔진으로서의 역할을 넘어, 특정 벤치마크 점수를 높이기 위해 최적화되는 경향을 의미합니다. 이는 모델의 일반화 능력과 본래의 목적에 영향을 줄 수 있습니다.

거대 언어 모델은 빠르게 진화하고 있으며, 앞으로도 많은 변화가 예상됩니다. 본 포스팅이 LLM의 최신 트렌드를 이해하는 데 유익한 정보가 되었기를 바랍니다.😊

 

 

출처 : https://gist.github.com/rain-1/cf0419958250d15893d8873682492c3e