초소형 LLM 시대의 도래: 비용 효율적인 AI 시스템 구축의 혁신

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 비용 및 성능 문제를 해결하기 위해 3단계의 비용 효율적인 종단간 LLM 배포 파이프라인을 제시합니다. 프로토타이핑, 지식 전이, 모델 압축 과정을 통해 초소형 LLM을 구축하여 저비용, 저지연, 고성능을 달성하는 혁신적인 방법을 제시합니다.

최근 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(LLM)은 기존의 자연어 처리(NLP) 파이프라인을 최적화하여 인공지능의 획기적인 발전을 이끌었습니다. 성능과 일반화 능력이 향상됨에 따라, 다양한 시스템에 LLM이 통합되는 추세가 가속화되고 있습니다. 하지만, LLM을 직접적으로 활용하는 '원스테이지' 파이프라인은 만족할 만한 결과를 얻기 위해 방대한 모델 파라미터가 필요하여 상당한 비용과 지연 시간을 초래하는 문제점을 안고 있었습니다.

Ni Jiliang 등 10명의 연구진이 발표한 논문 "From Large to Super-Tiny: End-to-End Optimization for Cost-Efficient LLMs"는 이러한 문제를 해결하기 위해 3단계의 비용 효율적인 종단간 LLM 배포 파이프라인을 제시합니다. 이 파이프라인은 프로토타이핑, 지식 전이, 모델 압축의 세 단계로 구성되어 있습니다.

1단계: 프로토타이핑: 복잡한 작업을 함수 호출 기반의 LLM 기반 파이프라인으로 변환하여 최적의 성능을 가진 프로토타입 시스템을 구축합니다. 이 시스템은 고품질 데이터를 생성하여 '교사 모델' 역할을 수행합니다.

2단계: 지식 전이: '거절 미세 조정(rejection fine-tuning)', 강화 학습, 지식 증류와 같은 기법들을 활용하여 0.5B 크기의 더 작은 '학생 모델'로 지식을 전이합니다. 이를 통해 최소한의 비용으로 효과적인 성능을 제공하는 모델을 얻습니다.

3단계: 모델 압축: 양자화(quantization)와 가지치기(pruning)를 적용하여 모델을 0.4B 크기로 극도로 압축합니다. 이를 통해 초저지연 및 저비용을 달성합니다.

이 연구는 모듈식 설계와 교차 도메인 기능을 통해 다른 NLP 분야에도 적용 가능성을 시사합니다. 대규모 모델의 비용 및 성능 문제를 효과적으로 해결하는 이 연구는 초소형 LLM 시대를 앞당기는 중요한 발걸음이 될 것으로 기대됩니다. 이는 단순히 모델 크기의 축소를 넘어, 실제 시스템에 대한 비용 효율적인 LLM 배포 전략을 제시하여 AI 기술의 실용화에 큰 기여를 할 것으로 예상됩니다. 향후 연구에서는 더욱 다양한 분야와 실제 시스템에 대한 적용 연구가 활발히 진행될 것으로 예상됩니다.