범주 이론으로 날갯짓하는 AI: 유전자 조절 네트워크를 위한 구형 어텐션의 비상

범주 이론 기반의 신경 회로 다이어그램을 이용하여 개발된 구형 어텐션 알고리즘과 FlashSign 커널은 기존 최고 성능 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서 PyTorch보다 3.6배 빠른 속도를 달성, AI 아키텍처 자동 개발의 새로운 가능성을 제시했습니다.

인공지능(AI) 모델이 스스로를 향상시키는 방법은 일반화된 AI 모델의 기하급수적인 발전에 필수적입니다. 새로운 문제 영역을 효율적으로 처리하기 위해 AI는 자체 아키텍처를 개선해야 하죠. 하지만 현재의 자동 컴파일 방법은 미흡하며, 효율적인 알고리즘 개발에는 수년간의 인적 자원이 필요합니다.

Vincent Abbott 등 6명의 연구진은 범주 이론에 기반한 신경 회로 다이어그램을 이용하여 획기적인 연구 결과를 발표했습니다. 이들은 딥러닝 알고리즘과 관련된 일반 정리를 증명하고, 유전자 조절 네트워크에 특화된 새로운 어텐션 알고리즘을 개발하고, 그에 상응하는 효율적인 커널을 만들어냈습니다. 그 결과물인 구형 어텐션은 신경 회로 다이어그램이 딥러닝 아키텍처에 대한 체계적이고 원리적인 추론 및 고성능 코드 제공에 적합함을 보여줍니다.

기존 어텐션의 소프트맥스 함수 대신 다이어그램에서 제안된 L2 노름을 사용하여 특수 함수 유닛 병목 현상을 극복하면서 고성능에 필수적인 스트리밍 속성을 유지했습니다. 연구진이 개발한 FlashSign 커널은 A100에서 최첨단 FlashAttention 알고리즘과 비슷한 성능을 보였으며, PyTorch보다 무려 3.6배 빠른 속도를 기록했습니다! 이는 범주 이론 기반의 신경 회로 다이어그램이 효율적이고 새로운 AI 아키텍처의 자동 개발을 위한 고급 프레임워크로 적합하다는 것을 보여주는 강력한 증거입니다.

이 연구는 단순한 알고리즘 개선을 넘어, AI의 자기 발전 능력을 근본적으로 향상시킬 가능성을 제시하며, AI 개발의 새로운 패러다임을 제시하는 흥미로운 연구입니다. 앞으로 이러한 접근 방식이 AI의 발전에 어떤 영향을 미칠지 기대해볼 만 합니다. 특히 유전자 조절 네트워크와 같은 복잡한 생물학적 시스템 분석에 큰 도움이 될 것으로 예상됩니다.