거대 언어 모델의 신비로운 '헤시안'을 밝히다: PyTorch를 활용한 새로운 접근

Ivan Ilin 연구원의 기술 보고서는 PyTorch autograd를 활용하여 거대 언어 모델(LLM)의 헤시안 행렬을 효율적으로 계산하는 방법을 제시합니다. 부분 헤시안 행렬 계산 및 벡터-헤시안 곱(HVP)을 이용한 대각선 계산 방법과 개방형 소스 코드 공개를 통해 LLM 연구 및 개발에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

인공지능(AI)의 눈부신 발전과 함께 거대 언어 모델(LLM)이 우리 삶 곳곳에 스며들고 있습니다. 하지만 이러한 LLM의 내부 구조와 작동 원리를 완전히 이해하기란 쉽지 않습니다. 특히, LLM의 성능과 안정성을 분석하는 데 중요한 지표 중 하나인 '헤시안 행렬'의 계산은 그 복잡성으로 인해 오랫동안 난제로 남아있었습니다.

Ivan Ilin 연구원이 발표한 최근 기술 보고서, "Hessian of Perplexity for Large Language Models by PyTorch autograd (Open Source)"는 이러한 난제에 대한 새로운 해결책을 제시합니다. LLM 전체의 헤시안 행렬을 계산하는 것은 모델의 엄청난 크기 때문에 사실상 불가능합니다. 하지만 이 보고서는 PyTorch autograd 라이브러리를 이용하여 헤시안 행렬의 적어도 일부를 정확하게 계산하는 방법을 제시하고 있습니다. 이는 마치 거대한 퍼즐의 일부 조각을 맞추는 것과 같습니다.

보고서의 핵심은 다음과 같습니다.

• PyTorch autograd를 이용한 효율적인 헤시안 행렬 부분 계산: 복잡한 계산 과정을 효율적으로 처리할 수 있는 PyTorch의 강력한 기능을 활용하여, LLM의 헤시안 행렬의 일부를 정확하게 계산합니다.
• 벡터-헤시안 곱(HVP)을 이용한 전체 대각선 계산: 여러 개의 HVP 샘플을 이용하여 헤시안 행렬의 전체 대각선을 계산하는 방법을 제시합니다. 이는 전체 행렬을 계산하는 것보다는 훨씬 효율적이면서도 중요한 정보를 제공합니다.
• 개방형 소스 코드 공개: GitHub를 통해 관련 코드를 공개하여 연구자와 실무자들이 자유롭게 활용하고 연구를 발전시킬 수 있도록 지원합니다. 이는 마치 과학적 발견을 전 세계와 공유하는 것과 같습니다.

이 연구는 단순한 기술적 성과를 넘어, LLM의 내부 작동 원리를 더욱 깊이 이해하고 향상시키는 데 중요한 전기를 마련할 것으로 기대됩니다. 개방형 소스 코드의 공개는 더 많은 연구자들의 참여를 유도하고, LLM 기술 발전을 가속화할 것입니다. 이는 AI 연구 분야의 혁신적인 발전으로 이어져, 머지않아 더욱 정교하고 안정적인 LLM이 등장할 수 있음을 시사합니다. 앞으로 이 연구가 어떻게 발전하고 AI 분야에 어떤 영향을 미칠지 주목할 필요가 있습니다.