AI 해석력 - AI 스케일링(Scaling) 법칙 - LLM 성능 예측 스케일링 법칙

https://lilianweng.github.io/posts/2026-06-24-scaling-laws/

2026.6.24
[Scaling Laws, Carefully]

이 글은 딥러닝 모델의 성능 향상을 결정짓는 핵심 원리인 스케일링 법칙(Scaling Laws)의 전개 과정과 실무적 함의를 체계적으로 고찰합니다. 저자는 모델 크기, 데이터량, 계산량 사이의 상관관계가 거듭제곱 법칙(Power Law)을 따르며 예측 가능하게 움직인다는 점을 강조하면서, 특히 최적의 자원 배분을 두고 대립했던 Kaplan 모델과 Chinchilla 모델의 방법론적 차이를 심도 있게 분석합니다. 또한, 학습 데이터가 고갈되는 데이터 제한적 환경에서 데이터 반복이 성능에 미치는 악영향과 이를 보정하기 위한 최신 연구 모델들을 상세히 소개합니다. 궁극적으로 이 텍스트는 정밀한 실험 설계와 데이터 품질 관리의 중요성을 역설하며, 복잡한 AI 시스템의 미래 성능을 수학적으로 모델링하고 예측하기 위한 이론적 토대를 제공하는 데 목적이 있습니다.

저자 신뢰성

저자 Lilian Weng은 OpenAI에서 약 7년간 근무하며 Safety Systems 팀을 이끈 Vice President of Research and Safety였고, 그의 기술 블로그 Lil'Log는 현대 머신러닝 분야에서 가장 널리 읽히는 교육 자료 중 하나로 꼽힌다. 2018년 OpenAI에 합류해 로보틱스 및 응용 연구에 기여했고, 2024년 11월 퇴사했다. 2025년에는 전 OpenAI CTO Mira Murati가 설립한 AI 스타트업 Thinking Machines Lab의 공동창업자가 되었다. 블로그는 2017년부터 학습 노트를 정리하는 목적으로 운영되어 왔다. 

즉 저자는 이 주제(스케일링 법칙, LLM 사전학습)에 대해 업계 최고 수준의 실무·연구 경험을 가진 인물입니다.

 

유의할 점

• 동료 심사(peer review)를 거치지 않은 개인 블로그입니다. 다만 저자의 전문성과 그동안의 트랙 레코드로 인해 업계에서는 사실상 준-학술 자료로 취급되는 경우가 많습니다.
• 글 안의 일부 이미지(chinchilla 삽화, toy simulation 위젯)는 ChatGPT로 생성했다고 저자가 직접 명시하고 있어 투명하게 출처를 밝히고 있습니다. 
• 2026년 6월 24일 작성된 매우 최근 글이라, 인용된 2026년 신규 논문들(Lovelace et al. 등)은 아직 학계에서 충분히 검증·재현되지 않았을 수 있습니다.
• 수식의 세부 유도 과정까지 100% 정확한지는 스케일링 법칙 전문가가 아니면 완전히 검증하기 어렵습니다.