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트랜스포머를 넘어 MoE와 SSM까지, 미래 AI의 방향은 어디로?
**"Attention is all you need"**라는 말과 함께 트랜스포머 모델이 등장한 지도 벌써 7년이 흘렀습니다. 트랜스포머는 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 애플리케이션에 활용되며 AI의 패러다임을 바꿨습니다. 하지만 트랜스포머가 모든 것을 해결할 수 있는 모델은 아닙니다. 계산량, 전력 소모, 메모리 사용량 문제 등 여러 한계점이 존재하기 때문입니다.
오늘은 트랜스포머의 대안으로 떠오르는 MOE(Mixture of Experts), 그리고 **SSM(State Space Models)**에 대해 알아보겠습니다. 이들은 기존 AI 아키텍처의 한계를 어떻게 극복하고 있을까요?
트랜스포머: 놀라운 혁신, 하지만 무겁다
트랜스포머의 핵심은 어텐션 메커니즘입니다. 이는 단어 간 관계를 동시에 분석하여 텍스트의 맥락을 파악하는 기술로, 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 자랑합니다. 하지만 이 과정에서 연산 복잡도가 기하급수적으로 증가합니다.
예를 들어, 1000개의 단어로 이루어진 문장을 분석하려면 약 100만 번의 계산이 필요합니다. 게다가, 트랜스포머는 멀티헤드 어텐션을 통해 단어의 의미를 다양한 관점에서 분석하는데, 이 역시 연산량과 메모리 부담을 크게 늘립니다.
이러한 이유로 상용화된 트랜스포머 기반 서비스는 입력값의 길이와 횟수에 제약을 두는 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MOE 아키텍처입니다.
MOE(Mixture of Experts): 필요할 때만 전문가 호출
MOE는 이름 그대로 "전문가" 개념을 도입해 특정 문제를 해결할 때만 관련 전문가를 활성화합니다. 예를 들어 수학 문제를 풀 때 수학 전문가만 호출하는 방식으로 조건부 연산을 수행하는 것이죠. 이를 통해 연산량과 메모리 사용량을 효율화할 수 있습니다.
구글은 MOE를 활용해 스위치 트랜스포머를 개발했으며, 기존 트랜스포머 대비 연산량을 줄이면서도 더 많은 파라미터를 활용하는 데 성공했습니다. 이 모델은 학습 시간이 줄어드는 동시에 성능을 유지하거나 오히려 향상시키는 결과를 보였습니다.
SSM(State Space Models): 트랜스포머를 넘어서
트랜스포머의 또 다른 한계는 장거리 의존성(Long-range dependency) 문제입니다. 이는 문장의 앞부분에서 등장한 단어를 뒷부분에서 적절히 연결하지 못하는 경우를 말합니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 SSM입니다.
SSM은 상태 공간을 활용해 시퀀스 데이터의 과거 정보를 현재 상태와 자연스럽게 연결합니다. 이는 트랜스포머와 달리 모든 토큰 간 관계를 계산하지 않기 때문에 연산 복잡도와 메모리 사용량이 훨씬 적습니다.
최근 연구에서는 SSM을 최적화한 **맘바(Mamba)**라는 모델이 트랜스포머를 능가하는 성능을 보이기도 했습니다. 맘바는 일부 중요한 데이터만 사용해 전체 정보를 근사하며, 연산 효율성을 크게 향상시켰습니다.
하이브리드 모델: 맘바와 트랜스포머의 조화
AI21 Labs는 맘바와 트랜스포머를 결합한 잠바(Jamba) 모델을 발표했습니다. 잠바는 두 아키텍처의 장점을 최대한 활용해 긴 문맥 처리와 연산 효율성을 동시에 잡았습니다. 이는 자연어 처리(NLP)에서 특히 강력한 성능을 발휘하며, 기존 트랜스포머 기반 모델을 능가하는 결과를 보여주고 있습니다.
AGI(범용 인공지능)로의 진화
트랜스포머, MOE, SSM, 그리고 하이브리드 모델은 모두 AGI(Artificial General Intelligence)를 향한 여정을 보여줍니다. AGI는 인간처럼 사고하고 환경을 직관적으로 이해하는 AI를 목표로 합니다. 이 과정에서 새로운 아키텍처와 효율적인 연산 방법이 필수적입니다.
트랜스포머 이후의 AI 혁신은 더 이상 단순히 성능 향상이 아닌 연산 효율성, 에너지 절약, 그리고 확장 가능성을 목표로 합니다. 미래의 AI는 단순히 똑똑한 것을 넘어, 효율적이고 실용적인 방식으로 진화하고 있습니다.
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