대규모 생성형 AI의 과제와 해결 방안
인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 대규모 생성형 AI 모델이 우리 일상 생활에 깊숙이 파고들고 있습니다. 하지만 이러한 대규모 AI 모델을 효율적으로 운영하는 것은 쉽지 않은 과제입니다. 이 글에서는 대규모 생성형 AI의 주요 과제와 이를 해결하기 위한 다양한 접근 방식을 알아보도록 하겠습니다.
1. 대규모 생성형 AI의 주요 과제
대규모 생성형 AI 시스템을 운영하는 데 있어 세 가지 주요 영역에서 기하급수적인 성장이 일어나고 있습니다. 이는 모델 크기, 데이터 크기, 그리고 수요입니다.
① 모델의 규모
AI 모델은 초기에 단 몇 천 개의 변수로 구성되었지만, 현재는 수십억에서 수조 개의 변수를 포함하는 거대한 모델들이 개발되고 있습니다. 이런 대형 모델의 학습과 운용에는 엄청난 양의 컴퓨팅 능력이 요구됩니다.
② 데이터의 양
AI 모델 훈련에 필요한 데이터의 양이 급증하고 있습니다. 인간이 1년간 읽을 수 있는 약 100만 개의 단어와 비교해, AI 시스템은 한 달 만에 그의 100만 배에 달하는 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 추세가 지속된다면, 2030년경에는 실제 데이터보다 AI가 생성한 데이터가 더 많아질 것으로 전망됩니다.
③ 사용자 요구
생성형 AI 모델이 일상 생활에 깊숙이 파고들면서 그에 대한 수요도 폭발적으로 늘어나고 있습니다. 대표적인 예로, ChatGPT는 출시 후 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보했고, 1년 후에는 약 1억 명의 사용자 기반을 구축했습니다.
이 세 가지 요소의 복합적인 영향으로 인해 막대한 규모의 컴퓨팅 능력이 필요해졌고, 이는 현존하는 컴퓨팅 기반 시설에 상당한 부담을 주고 있습니다.
2. 대규모 생성형 AI의 효율적 운영을 위한 전략
이러한 도전을 해결하기 위해 다양한 전략이 제시되고 있습니다. 주요 전략들을 살펴보겠습니다.
① 배치 기반 생성형 AI 시스템
이 접근 방식에서는 대규모 언어 모델을 사용하여 동적인 '빈칸 채우기' 문장을 생성하고, 이를 전 세계의 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)에 저장합니다. 사용자 요청이 들어오면, 엣지 서버에서 이 문장들을 불러와 개인화된 정보를 삽입하여 제공합니다. 이 방식을 통해 사용자는 매우 개인화된 경험을 할 수 있으며, 시스템은 효율적으로 대규모 요청을 처리할 수 있습니다.
② 캐시 기반 생성형 AI
이 전략은 가능한 많은 콘텐츠를 전 세계 CDN 서버에 캐시하는 것입니다. 가장 흔한 요청에 대한 콘텐츠를 미리 생성하여 저장해 두고, 덜 흔한 요청에 대해서만 실시간으로 콘텐츠를 생성합니다. 이 방식을 통해 전체 요청의 90%까지 캐시된 콘텐츠로 처리하고, 나머지 10%만 실시간 생성으로 대응할 수 있어 시스템의 부하를 크게 줄일 수 있습니다.
③ 에이전트 기반 아키텍처
이 접근 방식은 거대하고 복잡한 모델을 여러 개의 작고 전문화된 모델로 분할하는 것입니다. 이 작은 모델들이 서로 통신하며 협업합니다. 예를 들어, 한 대규모 언어 모델이 다른 모델의 출력을 평가하거나, 자기 성찰을 수행한 후 결과를 다른 전문 모델에 전달할 수 있습니다. 이 방식을 통해 각 모델의 크기를 줄이고, 다양한 GPU에 분산하여 실행할 수 있어 효율성을 높일 수 있습니다.
3. 모델 축소 기법
대규모 모델을 더 작고 효율적으로 만들기 위한 여러 기법들도 개발되고 있습니다.
① 모델 증류(Model Distillation)
큰 모델의 지식을 추출하여 더 작은 모델에 전달하는 기법입니다. 특정 도메인에 필요한 정보만을 추출하여 작은 모델을 학습시킴으로써 효율성을 높입니다.
② 학생-교사 접근법
큰 '교사' 모델이 작은 '학생' 모델을 가르치는 방식입니다. 특정 작업에 특화된 기술을 학생 모델에 전수함으로써 효율적인 모델을 만들 수 있습니다.
③ 양자화(Quantization)
모델의 매개변수를 더 작은 비트 수로 표현하여 모델의 크기를 줄이는 기법입니다. 32비트 부동소수점을 8비트나 4비트로 압축하여 모델의 크기를 대폭 줄일 수 있습니다.
오늘은 대규모 생성형 AI의 과제와 해결 방안에 대해 알아보았습니다. AI가 우리 삶의 필수적인 부분으로 자리 잡아감에 따라, 이러한 시스템을 효과적으로 관리하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 글의 내용이 여러분께 AI 기술의 현황과 앞으로의 발전 방향을 파악하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.
