엔비디아가 제시한 AI 성능 향상을 위한 3가지 스케일링 법칙
엔비디아는 최근 인공지능(AI) 구축을 지원하는 3가지 스케일링 법칙을 소개했습니다. 이 법칙들은 데이터와 모델 크기, 컴퓨팅 자원이 많을수록 AI 성능이 높아진다는 기존의 스케일링 법칙을 한 단계 발전시킨 것입니다. 이번 법칙들은 사전 훈련 스케일링, 사후 훈련 스케일링, 테스트 타임 스케일링으로 구성되어 있으며, 각각 AI 모델의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.
사전 훈련 스케일링: AI 모델의 기본 성능 향상
사전 훈련 스케일링은 AI 모델을 처음부터 훈련할 때 적용되는 기본 법칙입니다. 이 법칙은 훈련 데이터 세트 크기, 모델 파라미터 수, 컴퓨팅 리소스를 증가시키면 AI 모델의 성능이 향상된다는 원칙을 기반으로 합니다. 엔비디아는 이 법칙이 개발자가 AI 모델의 지능과 정확도를 예측할 수 있게 해주는 핵심적인 방식이라고 강조했습니다.
사전 훈련 스케일링의 중요한 점은 데이터, 모델 크기, 컴퓨팅 자원의 세 가지 요소가 서로 긴밀하게 연결되어 있다는 점입니다. 더 큰 모델에 더 많은 데이터를 공급하면 모델의 성능이 향상되고, 이를 실현하기 위해서는 컴퓨팅 자원의 확장이 필요합니다. 즉, AI 모델이 방대한 데이터를 학습하고 더 많은 파라미터를 처리할 수 있도록 컴퓨팅 자원을 확장해야 합니다.
이러한 사전 훈련 스케일링 법칙은 초거대 AI, 지금의 대형언어모델(LLM)을 탄생시켰습니다. 이미 유명한 트랜스포머 모델부터 딥시크로 유명해진 MoE(Mixture-Of-Experts) 모델, 분산 훈련 기법을 통한 대규모 모델 훈련 등을 가능케 했습니다. 이 모델들은 모두 높은 수준의 컴퓨팅 자원을 요구하며, 이 기술들은 지금의 AI 혁신을 이끈 중요 이정표로 꼽힙니다.
사후 훈련 스케일링: 특정 도메인에 맞는 모델 조정
사후 훈련 스케일링은 사전 훈련된 모델을 특정 도메인이나 애플리케이션에 맞게 조정하는 과정입니다. AI 모델이 사전 훈련을 거친 후, 이를 기반으로 각 기업이나 조직은 자신의 목표에 맞는 모델을 구축하기 위해 사후 훈련을 진행합니다. 이는 기업들이 AI 기술을 적용하기 위한 장벽을 낮추는 중요한 기술적 접근법이 됩니다.
사후 훈련 스케일링은 미세 조정, 가지치기, 증류와 같은 기술을 사용해 사전 훈련된 모델을 개선해 효율성과 업무 관련성을 향상시킵니다. 예를 들어, 감정 분석, 언어 번역, 또는 의료나 법률과 같은 특정 분야 전문 용어를 이해하는 모델을 만들기 위해 추가 훈련을 진행합니다. 이 과정에서는 훈련 데이터를 활용해 모델을 미세 조정하거나, 양자화, 강화학습 등 다양한 기법을 사용해 모델의 성능을 최적화합니다.
사후 훈련 스케일링은 사전 훈련된 모델을 기반으로 미세 조정, 강화학습, 증류, 합성 데이터 증강 등 여러 기술을 통해 효율성을 높입니다. 강화학습 기반 모델은 특정 환경에서 최적의 행동을 학습하는 데 사용되며, RLAIF(AI Feedback-based Reinforcement Learning) 기법은 AI 모델의 피드백을 통해 사후 훈련을 더욱 효과적으로 진행할 수 있습니다.
테스트 타임 스케일링: 복잡한 문제 해결을 위한 추론
테스트 타임 스케일링은 AI 모델이 실제 문제를 해결하는 과정에서 적용되는 법칙입니다. 이는 AI 모델이 단순한 응답을 생성하는 기존의 방식에서 벗어나, 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 단계를 거쳐 추론을 진행하는 방식입니다. 기존의 LLM은 단순한 질문에 빠르게 답을 도출할 수 있지만, 복잡한 문제에 대해서는 여러 번의 추론 과정을 거쳐야 정확한 답을 도출할 수 있습니다.
테스트 타임 스케일링은 AI 추론을 개선하기 위해 추가 컴퓨팅을 할당하며, 모델이 복잡한 다단계 문제를 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다. 예를 들어, “수익을 10% 증가시키는 방법을 제시하라”는 질문에 대해, AI는 여러 단계에 걸쳐 다양한 해결책을 제시할 수 있습니다. 이 과정은 사고 사슬(chain-of-thought) 프롬프팅, 다수결 투표 방식, 검색 기법 등을 통해 최적의 답을 찾아냅니다.
테스트 타임 스케일링은 기존의 단순한 모델을 넘어, 더 많은 계산과 추론 과정을 요구하는 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 기술입니다. 연구에 따르면, 여러 추론 단계를 거친 AI 모델은 단일 추론 패스에 비해 훨씬 더 높은 품질의 응답을 제공할 수 있습니다.
결론
엔비디아가 제시한 3가지 스케일링 법칙은 AI 모델의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 사전 훈련 스케일링은 기본적인 모델 성능을 향상시키고, 사후 훈련 스케일링은 특정 도메인에 맞는 모델을 조정하며, 테스트 타임 스케일링은 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 이러한 법칙들은 AI 기술의 발전과 상용화를 가속화하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
