인공지능 - AI 스케일링(Scaling) 법칙

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

 

스케일링 개요, 엔비디아

〈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.

 

 

사전 훈련 확장(Pretraining Scaling)

AI 성능 향상의 가장 기본적인 원칙은 사전 훈련 확장입니다. 이는 데이터를 더 많이 투입하고, 모델의 매개변수(파라미터)를 증가시키며, 강력한 컴퓨팅 자원을 활용하면 AI 성능이 예측 가능하게 향상된다는 개념입니다.

이 원칙을 통해 오늘날 수십억~수조 개의 파라미터를 가진 초거대 AI 모델이 등장할 수 있었습니다. 대표적으로 GPT-4, 미드저니(Midjourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 같은 AI 모델들이 이 원리를 활용하여 성능을 극대화하였습니다. 그러나 단순히 데이터의 양과 모델의 크기를 늘리는 것만으로는 AI가 더 똑똑해지지 않으며, 데이터의 품질 또한 중요한 요소로 작용합니다.

사후 훈련 확장(Post-Training Scaling)

AI 모델은 한 번 훈련한다고 끝나는 것이 아니라, 사후 훈련을 통해 특정 목적에 맞게 최적화할 수 있습니다. 대표적인 사후 훈련 기법에는 다음과 같은 기술들이 포함됩니다.

• 미세 조정(Fine-Tuning): 특정 도메인의 데이터를 추가 학습하여 AI를 더욱 정밀하게 조정하는 방식입니다. 예를 들어, AI 챗봇이 의료 데이터를 학습하여 의학 용어를 정확히 이해하도록 조정할 수 있습니다.
• 지식 증류(Distillation): 복잡한 AI 모델(교사 모델)의 지식을 더 작은 모델(학생 모델)에 전이하는 기법으로, 모델의 크기를 줄이면서도 성능을 유지할 수 있습니다.
• 강화 학습(Reinforcement Learning, RL): AI가 올바른 답변을 학습하도록 보상 시스템을 적용하는 기법입니다.
• 최적 샘플링(Best-of-n Sampling): 여러 개의 답변을 생성한 후, 그중에서 가장 적절한 답을 선택하는 기법입니다.

이러한 기법들은 AI 모델을 더욱 정교하게 만들고, 의료·법률·금융 등 특정 산업에서 더욱 효과적으로 작동할 수 있도록 돕습니다.

테스트 시점 확장(Test-Time Scaling)

최근 가장 주목받고 있는 확장 법칙은 **테스트 시점 확장(Test-Time Scaling)**입니다. 기존 AI 모델은 사용자가 질문을 하면 즉각적으로 답변을 생성하는 방식이었지만, 테스트 시점 확장은 AI가 응답을 생성할 때 추가적인 연산을 수행하며 논리적으로 사고하는 과정을 포함합니다.

이 과정에서 활용되는 대표적인 기법은 다음과 같습니다.

• 연쇄적 사고(Chain-of-Thought, CoT): AI가 문제를 여러 단계로 나누고, 각 단계별로 가능한 해결 방법을 탐색한 후 최적의 답을 도출하는 방식입니다. 주로 코드 생성, 수학 문제 해결, 복잡한 비즈니스 전략 수립 등 고차원적 작업에서 효과를 발휘합니다.
• 다중 샘플링(Majority Voting): 동일한 질문에 대해 여러 개의 답변을 생성한 후, 다수결 방식으로 가장 적절한 답을 선택하는 방식입니다.
• 검색(Search) 기반 접근: 외부 데이터베이스나 문서를 검색하여 추가적인 정보를 반영하는 방식입니다.

AI의 미래: 추론 모델(Reasoning Model)의 발전

테스트 시점 확장이 발전하면서, AI는 점점 더 인간과 유사한 **"추론 모델(Reasoning Model)"**로 변화하고 있습니다. 최근 출시된 GPT-5, 딥시크(DeepSeek) R1, 구글 제미나이(Gemini) 2.0 등도 이러한 방식을 적극적으로 활용하고 있습니다.

이러한 추론 모델들은 기존 모델보다 훨씬 많은 연산이 필요하지만, 더 정확하고 논리적인 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 복잡한 질병의 진행 과정을 분석하고 최적의 치료 방법을 제안하는 것이 가능해집니다.

그러나 더욱 강력한 AI를 개발하기 위해서는 엄청난 양의 컴퓨팅 자원과 전력이 필요합니다. 이에 따라 기업들은 더 많은 GPU를 확보하고, 클라우드 기반 슈퍼컴퓨팅을 활용하는 등 컴퓨팅 인프라 확장에 집중할 것으로 예상됩니다.

특히 **엔비디아(NVIDIA)**와 같은 기업들은 AI 연산을 최적화할 수 있는 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 개발하는 데 박차를 가하고 있습니다. AI가 점점 더 복잡한 사고를 수행할 수 있게 되면서, 자율 AI(Autonomous AI) 시대가 도래할 가능성이 높아지고 있습니다. 앞으로 AI는 단순한 질문에 답하는 것이 아니라, 스스로 사고하고 계획을 세우며, 복잡한 문제를 해결하는 도구로 발전할 전망

 

 

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

[글로벌] 오픈AI, 신규 인공지능 모델 개발 지연...AI 학습에 필요한 데이터량 한계 - 테크M

https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33878

[AI 리뷰] 인공지능, 생각하는 기계로 진화하다 - 확장 법칙이 밝히는 AI의 미래 - 인공지능신문