대규모 생성형 AI의 과제와 효율적 운영 방안

AI 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터의 양도 급격히 증가하고 있습니다. 인간이 1년 동안 약 100만 단어를 읽을 수 있는 반면, AI 시스템은 한 달 만에 그보다 100만 배 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 추세라면 2030년경에는 실제 데이터보다 인공적으로 생성된 데이터가 더 많아질 것으로 예상됩니다.

③ 수요

생성형 AI 모델들이 우리 일상생활에 깊이 침투하면서 그 수요도 폭발적으로 증가하고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT는 출시 5일 만에 100만 사용자를 확보했고, 1년 후에는 약 1억 명의 사용자를 보유하게 되었습니다.

이 세 가지 요소가 결합되면서 엄청난 규모의 컴퓨팅 파워가 필요하게 되었고, 이는 기존의 컴퓨팅 인프라에 큰 부담을 주고 있습니다.

2. 대규모 생성형 AI의 효율적 운영

배치, 캐시, 에이전트 기반 시스템은 생성형 AI의 다양한 구현 방식으로, 각 시스템은 데이터 처리 방식, 응답 시간, 시스템 부하 분산 등에서 차별화된 특징을 보입니다.

① 배치 기반 생성형 AI 시스템

대규모 생성형 AI의 효율적인 운영을 위한 첫 번째 전략은 배치 기반 생성형 AI 시스템입니다. 이 방식의 핵심은 다음과 같습니다.

대규모 언어 모델을 사용하여 동적인 ‘빈칸 채우기’ 문장을 생성합니다.
이렇게 생성된 문장들을 전 세계의 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)에 저장합니다.
사용자 요청이 들어오면, 엣지 서버에서 이 문장들을 불러와 개인화된 정보를 삽입합니다.
최종적으로 개인화된 콘텐츠를 사용자에게 제공합니다.

이 방식을 통해 사용자는 매우 개인화된 경험을 할 수 있으며, 시스템은 효율적으로 대규모 요청을 처리할 수 있습니다.

② 캐시 기반 생성형 AI 시스템

두 번째 전략은 캐시 기반 생성형 AI 시스템입니다. 이 접근 방식의 주요 특징은 다음과 같습니다.

가능한 많은 콘텐츠를 전 세계 CDN 서버에 캐시합니다.
가장 흔한 요청에 대한 콘텐츠를 미리 생성하여 저장해 둡니다.
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

세 번째 전략은 에이전트 기반 아키텍처입니다. 이 접근 방식의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다.

거대하고 복잡한 모델을 여러 개의 작고 전문화된 모델로 분할합니다.
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 있습니다.

① 모델 증류(Model Distillation)

이 기법은 큰 모델의 지식을 추출하여 더 작은 모델에 전달하는 것입니다. 특정 도메인에 필요한 정보만을 추출하여 작은 모델을 학습시킴으로써 효율성을 높입니다. 전통적인 방식으로는 그래디언트 업데이트를 통해 작은 모델을 학습시켜 더 강력하고 미세 조정된 모델을 만들 수 있습니다.

② 학생-교사 접근법

이 방법은 큰 ‘교사’ 모델이 작은 ‘학생’ 모델을 가르치는 방식입니다. 데이터 자체를 보는 대신 새로운 행동이나 기술을 만들어내는 데 초점을 맞춥니다. 텍스트 추출, 요약, 유창한 글쓰기 등 특정 작업에 특화된 기술을 학생 모델에 전수함으로써 효율적인 모델을 만들 수 있습니다.

③ 양자화(Quantization)

이 기법은 모델의 매개변수를 더 작은 비트 수로 표현하여 모델의 크기를 줄이는 것입니다. 예를 들어, 32비트 부동소수점을 8비트나 4비트로 압축하여 모델의 크기를 대폭 줄일 수 있습니다. 양자화는 학습 전에 적용할 수도 있고 학습 후에 적용할 수도 있는데, 각각의 장단점이 있습니다. 학습 전 양자화는 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지만 더 작은 모델을 만들 수 있고, 학습 후 양자화는 컴퓨팅 요구사항은 적지만 정확도가 떨어질 수 있습니다.

오늘은 대규모 생성형 AI의 과제와 효율적 운영 방안에 대해 알아보았습니다. AI 기술이 우리 일상에 더욱 깊이 스며들수록, 이를 효율적으로 운영하는 것이 매우 중요해지고 있습니다. 이 글에서 소개한 정보가 AI 기술의 발전 방향을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.