AI 효율성 향상 기술의 한계: 양자화와 AI 모델의 미래

AI 모델의 효율성을 높이기 위해 양자화 기술이 널리 사용되고 있습니다. 하지만 이 기술에는 한계가 있습니다. 하버드, 스탠퍼드, MIT 등의 연구에 따르면, 양자화된 모델은 대규모 데이터를 오랜 기간 학습한 경우 성능이 저하될 수 있다고 발표했습니다. AI 모델 추론 비용과 정밀도의 중요성에 대해 알아보고, 새로운 AI 기술의 미래를 알아보겠습니다.

 

 

양자화의 한계

AI 모델의 효율성을 높이는 가장 널리 사용되는 기술 중 하나인 양자화(Quantization)는 한계가 있으며, 산업계는 빠르게 이 한계에 접근하고 있습니다.

AI에서 양자화는 정보를 표현하는 데 필요한 비트 수를 줄이는 것을 의미합니다.

예를 들어, 시간을 묻는다면 "정오"라고 답할 수 있으며, 이는 양자화된 답변입니다.

양자화된 모델은 더 적은 비트를 사용하여 모델의 매개변수를 표현하므로 수학적으로 덜 요구되며, 따라서 계산적으로도 덜 부담됩니다.

 

양자화의 트레이드오프

그러나, 양자화에는 예상보다 더 많은 트레이드오프가 있을 수 있습니다.

하버드, 스탠포드, MIT, Databricks 및 카네기 멜론의 연구에 따르면, 양자화된 모델은 원래의 양자화되지 않은 모델이 많은 데이터를 오랜 기간 동안 학습한 경우 더 나쁜 성능을 보입니다. 이는 AI 회사들이 대규모 모델을 훈련시키고 이를 양자화하여 비용을 절감하려는 시도가 악영향을 미칠 수 있음을 의미합니다.

 

AI 모델의 추론 비용

AI 모델 추론은 모델 훈련보다 종종 더 많은 비용이 듭니다.

예를 들어, 구글이 하나의 대표적인 Gemini 모델을 훈련시키는 데 약 1억 9100만 달러를 소비한 것으로 추정됩니다. 그러나, 구글이 검색 쿼리의 절반에 대해 50 단어의 답변을 생성하기 위해 모델을 사용하면 연간 약 60억 달러를 소비하게 됩니다. 대규모 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련시키는 것은 점차 감소하는 수익을 제공할 수 있으며, 양자화가 항상 효과적이지 않을 수 있습니다.

 

정밀도와 모델의 안정성

모델을 더 작은 데이터셋으로 훈련시키는 것이 망설여진다면, 모델을 낮은 정밀도로 훈련시키는 것이 더 견고하게 만들 수 있습니다.

현재 대부분의 모델은 16비트 또는 절반 정밀도로 훈련되고 있으며, 이후 8비트 정밀도로 양자화됩니다. 하드웨어 공급업체인 Nvidia는 양자화된 모델 추론을 위해 더 낮은 정밀도를 추진하고 있습니다. 그러나, 너무 낮은 양자화 정밀도는 바람직하지 않을 수 있습니다.

 

양자화 기술의 미래

양자화 기술은 제한이 있으며, AI 모델의 정확성을 떨어뜨릴 수 있습니다. AI 모델은 완전히 이해되지 않았으며, 많은 계산 유형에서 작동하는 지름길이 여기서는 작동하지 않습니다. AI 모델의 정밀도는 중요하며, 무한히 줄일 수는 없습니다. 이에 대해 하버드 수학과 학생 Kumar는 새로운 아키텍처가 낮은 정밀도 훈련을 안정적으로 만드는 것이 중요할 것이라고 믿습니다.

 

 

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