인공지능 - AI 스케일링 법칙

(개념) AI 모델의 성능이 데이터, 계산 자원, 모델 크기 등 주요 요인에 따라 어떻게 확장되고 발전하는지를 설명하는 개념

 

〈그림 2〉 구글 딥마인드, 오픈AI 등이 만든 여러 인공지능 모델들을 분석한 결과 LLM을 학습할 때 어떤 임계점(학습 비용)을 넘어서면 새로운 능력이 창발된다.  ⓒ구글 연구팀(Emergent Abilities of Large Language Models)

 

〈그림 3〉 x축과 y축이 지수 스케일일 때 학습 비용을 늘릴수록(왼쪽), 데이터 양이 많을수록(가운데), 모델 크기가 클수록(오른쪽) 모델 성능(테스트 로스)이 선형적으로 개선된다.  ⓒ오픈AI 연구팀(Scaling Laws for Neural Language Models)

 

 

AI 스케일링 법칙의 주요 요소

요소	설명
데이터 크기와 품질	더 많은 데이터를 학습할수록 성능이 개선되지만, 품질과 다양성도 중요. 합성 데이터 활용 가능.
계산 자원	대규모 모델 학습에는 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하며, 에너지 소비가 매우 큼.
모델 크기와 아키텍처	모델의 파라미터 수가 성능에 큰 영향을 미침. 트랜스포머 같은 기존 아키텍처 외 새로운 접근법 연구 필요.
효율성 향상	데이터와 에너지 소비를 줄이기 위해 학습 알고리즘 최적화 및 스파스 모델, 지식 증류 등 기술 활용.

 

AI 스케일링 법칙의 도전과 과제

도전 및 과제	설명
한계점에 도달	데이터나 모델 크기 확장이 성능에 기여하지 못하는 포화 상태가 나타날 수 있음.
에너지 소비	대규모 AI 모델의 학습은 인간 뇌와 비교해 엄청난 에너지 소모를 요구하므로 지속 가능성 문제가 대두됨.
합성 데이터 활용	데이터 부족 문제 해결을 위해 합성 데이터를 사용하지만, 부적절한 활용 시 모델 품질 저하 가능.
현실적인 최적화	더 적은 자원으로 더 나은 결과를 얻기 위해 모델 및 학습 과정의 최적화가 필요하며, 연구가 활발히 진행 중.

 

 

1. 스케일링 법칙의 한계

주제	설명
성능 향상의 둔화	데이터와 컴퓨팅 자원을 늘리는 것이 항상 성능 향상으로 이어지지 않음. 성능 개선이 일정 수준에서 둔화됨.
과도한 자원 소비	대규모 AI 모델 학습은 에너지와 계산 자원을 과도하게 소모하며, 환경적 및 경제적 비용 증가.
데이터 의존성 문제	성능 향상이 데이터의 양에 의존하는 현상에서 벗어나, 데이터의 질과 다양성이 더 중요해짐. 과적합 문제와 연관.
하드웨어 제약	정밀도 조정 및 최적화가 하드웨어 지원에 제한됨. 최신 GPU 및 TPU는 16비트 정밀도에 최적화되어 있음.

 

2. 스케일링 법칙을 극복하기 위한 새로운 접근법

주제	설명
테스트 타임 컴퓨트	일리야 수츠케버가 제안한 방법으로, 훈련 이후 모델의 컴퓨팅 자원을 활용해 성능을 향상시키는 접근법.
정밀도의 통합	매개변수와 데이터 외에, 정밀도가 모델 성능에 중요한 영향을 미침. 연구에 따르면 7~8비트 정밀도가 대규모 모델에 최적임.
데이터 품질과 다양성	데이터의 질과 다양성을 개선해 모델 성능을 향상. 특정 데이터 세트에 과적합되는 문제를 완화하는 방향으로 나아감.
효율적인 계산 리소스 활용	정밀도와 성능 간 균형을 맞춰 계산 효율성을 높이는 로드맵 제공. AI 모델 훈련 중 리소스 할당 최적화.

 

3. 사례 연구와 주요 발견

주제	설명
정밀도 연구	연구에서 3비트에서 16비트의 정밀도를 테스트한 결과, 7~8비트의 정밀도가 성능과 계산 효율성의 최적 균형을 제공.
하드웨어 호환성 문제	하드웨어가 저정밀도를 지원하지 못하는 경우, 효율적인 학습이 제한됨. 최신 하드웨어의 개선 필요.
합성 데이터 활용	데이터 부족 문제 해결을 위한 합성 데이터의 사용이 증가하지만, 잘못된 데이터는 모델 성능 저하를 초래할 수 있음.

 

 

 

 

 

https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno=54233

갑자기 능력이 튀어나왔다, 크게 했을 뿐인데 [인공지능 오디세이]

https://www.ainet.link/17844

[스케일링 법칙 코드 깨기: AI 모델이 규칙을 재정의한다] 스케일링 법칙은 AI 개선을 위한 공식과

https://www.techm.kr/news/articleView.html?idxno=133886

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