획기적인 AI 경량화 기술: Hadamard 행렬 기반의 LLM 양자화

본 기사는 Hadamard 행렬과 점진적 이진 탐색 기법을 이용한 거대 언어 모델(LLM)의 효율적인 양자화 연구에 대해 소개합니다. 이 연구는 기존 방법 대비 정확도를 40% 향상시키고, 다양한 아키텍처에 적용 가능한 확장성을 제공합니다.

꿈꿔왔던 경량화의 실현: 거대 언어 모델의 한계를 뛰어넘다

최근 급격한 발전을 거듭하는 거대 언어 모델(LLM)은 이제 인공지능의 핵심으로 자리매김했습니다. 뛰어난 추론, 이해, 데이터 생성 능력을 보여주지만, 수십억 개의 파라미터에 달하는 방대한 크기는 모바일 및 에지 장치 배포의 걸림돌이 되어 왔습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 양자화 기법이 널리 사용되지만, LLM의 활성화 값 분포에 존재하는 많은 이상치(outliers)는 정확도 저하라는 큰 어려움을 야기했습니다.

혁신적인 해결책: Hadamard 행렬과 점진적 이진 탐색

프랑스 연구진 Lucas Maisonnave, Cyril Moineau, Olivier Bichler, Fabrice Rastello는 이러한 문제에 대한 획기적인 해결책을 제시했습니다. 바로 Hadamard 행렬을 활용한 양자화 기법입니다. 연구진은 이론적으로 Hadamard 행렬이 기존의 임의 회전 행렬보다 이상치 감소에 훨씬 효과적임을 증명하고, 이를 바탕으로 점진적 이진 탐색(Gradual Binary Search) 방법을 통해 가중치, 활성화 값, 그리고 key-value (KV) 캐시까지 3-bit 양자화를 성공적으로 수행했습니다. 기존 최첨단(SoTA) 방법 대비 정확도를 40%나 향상시키는 놀라운 결과를 얻었습니다.

차원의 한계를 넘어서: Paley 알고리즘을 통한 확장성

또한, 연구진은 Qwen 아키텍처와 유사하게, Paley 알고리즘을 이용하여 2의 거듭제곱이 아닌 임베딩 차원도 지원할 수 있도록 회전 행렬 사용법을 확장했습니다. 이는 다양한 LLM 아키텍처에 대한 적용 가능성을 높이는 중요한 발전입니다. Mistral, LLaMA, Qwen 등 여러 모델 계열에 대한 실험 결과는 이 방법의 효과를 명확히 보여주며, 실용적인 3-bit 양자화를 가능하게 합니다.

결론: AI 경량화의 새로운 지평

이 연구는 Hadamard 행렬 기반의 점진적 이진 탐색을 통해 LLM의 양자화에 대한 새로운 가능성을 제시합니다. 높은 정확도를 유지하면서 모델 크기를 줄임으로써, 모바일 및 에지 장치에서의 LLM 활용을 크게 앞당길 것으로 기대됩니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어, AI의 접근성과 활용성을 혁신적으로 높이는 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 이 기술이 더욱 발전하여 더욱 다양한 분야에서 AI의 힘을 체감할 수 있는 세상을 만들어 줄 것으로 기대됩니다.