일벌들 프로젝트

AI 개발에 있어서 '알고리즘 품질'은 정확히 어떤 걸 의미할까?

없던글없던길 2025. 5. 13. 04:47

 

없던글없던길_2025-0129

LLM AI 개발에 있어서 트랜스포머의 핵심인 어텐션 메커니즘(Self-Attention)을 비유적으로 쉽게 설명하는 동시에, 그 설명을 뒷받침할 수 있도록 시각화해 줘.

 

Claude_2025-0129

트랜스포머와 셀프 어텐션을 일상적인 상황에 비유해서 설명해드리겠습니다.

 

상상해보세요: 큰 회의실에서 열리는 중요한 토론회가 있습니다. 각 참가자는 발언할 때마다 다른 모든 참가자들과 눈을 맞추며 소통합니다. 어떤 참가자의 의견이 현재 주제와 더 관련이 깊다면, 다른 참가자들은 자연스럽게 그 사람에게 더 주의를 기울이게 되죠.

 

이것이 바로 셀프 어텐션의 작동 방식입니다. 문장 내의 각 단어는 회의 참가자와 같고, 다른 모든 단어들과의 관련성을 계산하여 가장 중요한 연결을 만듭니다.

 

이를 시각화해보겠습니다:

 

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트랜스포머에 대한 시각화

작성:Claude_2025-0129

이 다이어그램에서:

- 각 참가자는 문장 내의 단어를 나타냅니다

- 화살표는 주의력(attention)의 흐름을 나타냅니다

- 화살표의 설명(강한/중간/약한 관심)은 attention score를 나타냅니다

 

실제 트랜스포머에서는 이러한 관심도가 수치화되어 계산되며, 이를 통해 각 단어가 문맥 속에서 가지는 의미를 정확하게 파악할 수 있습니다. 마치 회의에서 모든 참가자의 의견을 종합적으로 고려하여 더 나은 결론을 도출하는 것처럼요.

 

이 비유가 트랜스포머와 셀프 어텐션의 개념을 이해하는 데 도움이 되셨나요?

없던글없던길_2025-0129

'attention score'는 말하자면 '참가자'와 연결된 '노드(node)'의 개수에 달려 있는 것인가?

 

Claude_2025-0129

아니요, attention score는 노드의 개수와는 직접적인 관련이 없습니다.

 

Attention score는 각 단어(또는 위 비유에서는 '참가자') 쌍 사이의 관련성이나 중요도를 나타내는 가중치입니다. 이를 더 명확하게 설명하기 위해 시각화해보겠습니다:

 

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'attention-score' 개념의 시각화

작성자:Claude-2025-0129

 

Attention score를 계산하는 과정은 다음과 같습니다:

 

1. 각 단어는 세 가지 벡터를 가집니다: Query(Q), Key(K), Value(V)

2. 두 단어 간의 attention score는 하나의 단어의 Query 벡터와 다른 단어의 Key 벡터의 내적으로 계산됩니다

3. 이 점수들은 softmax 함수를 통과하여 0과 1 사이의 값으로 정규화됩니다

4. 정규화된 점수는 모든 쌍에 대해 계산되며, 합이 1이 됩니다

 

예를 들어, 위 다이어그램에서:

- "맛있는"과 "사과를" 사이의 attention score가 0.7로 높은 것은 이 두 단어가 의미적으로 강한 관련이 있기 때문입니다

- "나는"과 다른 단어들 사이의 score가 상대적으로 낮은 것은 의미적 관련성이 낮기 때문입니다

 

따라서 attention score는 노드의 개수가 아닌, 단어들 간의 의미적 관련성에 기반하여 계산됩니다. 각 단어는 문장 내의 모든 다른 단어들과의 관련성을 계산하게 되며, 이 관련성의 강도가 attention score로 표현되는 것입니다.

없던글없던길_2025-0129

그러니까 '나는', '맛있는', '사과를' ─ 이 세 요소(Q들)에 대한 각각의 'K', 'V'를 노드로 연결한 다음, 그 노드가 만들어낸 면의 크기 즉 '내적'을 정규화하여 그 결과가 '1'이 되도록 하는 식으로 계산한다는 거니?

 

Claude_2025-0129

자세히 논하자면 이렇습니다.

 

각각의 단어 '나는', '맛있는', '사과를'은 모두 자신만의 Q, K, V 벡터를 가집니다. 즉:

 

작동 방식은 다음과 같습니다:

 

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트랜스포머의 어텐션스코어 계산 방식 시각화

작성자:Claude-2025-0129

 

1. 각 단어는 세 개의 벡터(Q, K, V)로 변환됩니다

2. '나는'의 Q벡터와 다른 모든 단어들의 K벡터들 사이의 내적을 계산합니다

3. 이 내적값들을 softmax 함수로 정규화하여 합이 1이 되게 합니다

4. 이 정규화된 값들을 각 단어의 V벡터와 곱하여 최종 출력을 만듭니다

 

예를 들어:

- '나는'(Q1)과 '맛있는'(K2)의 내적 → 0.1

- '나는'(Q1)과 '사과를'(K3)의 내적 → 0.2

- 이런 식으로 모든 단어 쌍에 대해 계산이 이루어집니다

 

따라서 앞서 보여드린 0.1, 0.2, 0.7 같은 값들은 각 단어 쌍 사이의 Q-K 내적을 softmax로 정규화한 결과입니다. 이 과정을 모든 단어에 대해 반복하게 됩니다.

 

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미국은 2022년 10월부터 엔비디아의 고성능 AI 칩인 A100과 H100의 중국 수출을 금지했고, 이후 2023년 10월에는 저사양 AI 칩인 A800과 H800의 수출도 금지했다. 이런 상황에서 중국은 최근 '딥씨크-R3'를 론칭·릴리즈하면서 세계를 깜짝 놀라게 했다. Deepseek는 R3 개발에 저상양 GPU인 H800 칩 2,000개를 사용했으며, GPT-4 같은 LLM 훈련에 들어가는 비용(약 7,830만 달러)의 13분의 1 수준의 비용만 썼다고 한다. 이에 대해 일론 머스크는 발표의 '진실성'을 의심하며 실제로는 'H100'을 사용했을 것이라고 X(옛 '트위터')에 썼다. 그의 주장에 따르면 미국이 H100의 중국 내 유입을 막고 있지만, 다른 경로로 다량의 H100을 확보했을 거라는 거다. 일각에서는 딥씨크가 사우디아라비아 등의 해외에 있는 데이터센터를 이용했을 가능성에 대해서도 말하고 있다. Deepseek R3의 등장으로 Nvidia는 단 하루만에 시가총액 846조 원이 날아갔다. 다시 회복세를 보이고 있으나 증시 및 세계경제에 엄청난 파급을 낳고 있는 것. AI 개발은 데이터의 양, 알고리즘의 품질, 연산력(computing) ─ 이 세 가지가 성공의 관건이라고 한다. 딥씨크가 충분한 양의 GPU를 확보하지 못했음을 전제로 할 때, R3의 경우 '알고리즘 품질'을 올림으로써 chatGPTo의 성능을 바짝 추격하거나 이미 추월한 것으로 보인다.

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딥시크 충격

이미지출처:YTN뉴스

[질문]

AI 개발에 있어서 '알고리즘 품질'은 정확히 어떤 걸 의미할까? chatGPT, Claude, perplexity가 기존에 가졌던 알고리즘에서 deepseek는 어떤 부분을 개선한 것으로 추정할 수 있나?

 

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AI 개발에서 '알고리즘 품질'의 의미

AI 개발에서 알고리즘 품질은 주어진 데이터와 컴퓨팅 자원을 최대한 효율적으로 활용하여 모델이 더 높은 성능을 발휘하도록 만드는 알고리즘의 설계와 최적화 수준을 말합니다. 이를 구체적으로 설명하면 다음과 같습니다:

 

모델 아키텍처 개선

  • 알고리즘 품질은 모델의 구조(아키텍처) 자체를 얼마나 효과적으로 설계했느냐에 달려 있습니다. 예를 들어, Transformer 기반 모델(GPT, BERT 등)은 이전의 RNN이나 LSTM과 비교하여 병렬 처리가 가능해 학습 속도와 성능에서 혁신을 가져왔습니다.
  • Deepseek R3가 기존 모델과 비교해 더 정교한 아키텍처를 도입했다면, 같은 데이터와 연산력으로도 더 높은 성능을 낼 수 있었을 가능성이 있습니다.

 

효율적인 학습 방법

  • 지능형 학습 기법(e.g., LoRA, Sparse Fine-Tuning): 특정 파라미터를 효율적으로 활용하여 GPU 사용량을 줄이고도 성능을 유지하거나 개선하는 방법이 있습니다.
  • 데이터 효율성을 극대화하기 위한 지식 증류(Knowledge Distillation), 스마트 샘플링 등의 기법이 포함됩니다.

 

연산 최적화

  • 알고리즘이 연산의 병렬화를 얼마나 효과적으로 처리하느냐에 따라 GPU 자원의 활용도가 달라집니다.
  • Deepseek가 H800 같은 저사양 GPU로도 높은 성능을 낼 수 있었다면, 이러한 연산 최적화 기술을 적극 활용했을 가능성이 큽니다.

 

데이터 전처리 및 증강

  • 알고리즘 품질은 입력 데이터의 다양성과 품질에도 영향을 받습니다. 데이터 증강이나 클러스터링 알고리즘을 통해 더 적은 데이터로도 학습 효율을 극대화할 수 있습니다.

 

모델 경량화와 메모리 최적화

  • 대규모 모델을 경량화하면서도 성능 손실을 최소화하는 기술(e.g., Quantization, Pruning)을 활용했을 가능성도 있습니다.

 

Deepseek R3가 개선한 알고리즘으로 추정할 수 있는 부분

Deepseek R3가 기존의 GPT (ChatGPT), Claude, Perplexity 등과 비교해 어떤 알고리즘적인 개선을 이루었는지는 구체적인 기술적 세부 사항이 공개되지 않아 추측에 의존할 수밖에 없습니다. 하지만 H800 칩과 같은 저사양 하드웨어를 사용했음에도 탁월한 성능을 보였다는 점에서, 다음과 같은 가능성들을 제기할 수 있습니다:

 

효율적인 연산 및 병렬 처리

  • H800은 연산력이 H100에 비해 떨어지기 때문에, Deepseek R3는 병렬 처리와 메모리 최적화를 극대화했을 가능성이 높습니다.
  • 예를 들어, 최신의 Sparse Attention Mechanism(희소 주의 메커니즘)이나 저비용 연산 기법을 통해 GPU 메모리 사용량을 크게 줄였을 수 있습니다.

 

모델 경량화 기술

  • Deepseek는 GPT-4와 같은 LLM의 성능을 유지하면서도 더 작은 모델로 학습했을 가능성이 있습니다.
  • Pruning: 불필요한 파라미터를 제거하여 모델 크기를 줄임.
  • Quantization: 모델의 가중치를 저비트(bit)로 변환하여 연산 효율을 높임.
  • 이러한 기술은 특히 연산 자원이 적을 때 강력한 효과를 발휘합니다.

 

데이터 효율성 극대화

  • Deepseek가 사용하는 데이터는 단순히 양이 많을 뿐만 아니라, 품질이 매우 높거나 잘 정제된 데이터일 가능성이 있습니다.
  • 또한, 지식 증류(Knowledge Distillation)를 통해 대규모 모델의 지식을 소규모 모델로 압축했을 가능성도 있습니다.

 

특화된 학습 기법

  • Deepseek는 특정 도메인에 최적화된 학습을 수행했을 가능성이 큽니다.
  • 예를 들어, 멀티모달 학습(텍스트, 이미지, 오디오를 통합 학습)이나 특정 산업 데이터를 적극 활용했을 수 있습니다.
  • 일반적인 범용 모델(GPT-4, Claude)과 달리, 특정 영역에서 강력한 성능을 보이는 전문화된 알고리즘을 도입했을 수도 있습니다.

 

독창적인 모델 아키텍처 설계

  • 기존 Transformer 기반 모델에서 파생된 혁신적인 구조를 도입했을 가능성도 있습니다.
  • 예를 들어, 최근 논의되는 Efficient Transformers(e.g., Performer, Linformer)처럼 더 적은 연산량으로도 비슷한 성능을 내는 구조를 사용했을 가능성이 있습니다.

 

연합 학습(Federated Learning) 및 분산 처리 활용

  • Deepseek가 사우디아라비아 등 해외 데이터센터를 활용한 것이라면, 분산 학습이나 연합 학습을 통해 여러 GPU를 효율적으로 연결했을 가능성이 있습니다. 이는 H800 같은 저사양 GPU를 다수 연결해 고성능을 구현할 수 있는 방법입니다.

 

Deepseek R3의 성과가 가지는 의미

Deepseek R3는 기존의 고사양 칩(H100 등)에 의존하지 않고도 GPT-4와 비슷하거나 더 나은 성능을 구현했다는 점에서, AI 개발의 패러다임이 단순히 연산력에만 의존하지 않는 방향으로 변화하고 있음을 보여줍니다. 특히, 알고리즘 품질을 통해 하드웨어 의존도를 낮추는 기술적 접근은 다음과 같은 시사점을 줍니다:

 

AI 기술의 민주화

  • 저사양 하드웨어로도 강력한 AI를 구현할 수 있다면, AI 개발의 진입 장벽이 낮아질 것입니다.

 

하드웨어 제재의 무력화 가능성

  • 미국의 AI 칩 수출 제한이 중국 AI 발전에 미치는 영향이 줄어들 가능성을 보여줍니다.

 

알고리즘 중심 경쟁으로의 전환

  • 하드웨어 경쟁에서 알고리즘 혁신 중심의 경쟁으로 AI 개발의 초점이 이동할 가능성을 시사합니다.

 

결론적으로, Deepseek R3는 연산력, 데이터 품질, 알고리즘이라는 AI 성공의 세 가지 요소 중 알고리즘 품질을 극대화하여 성능을 끌어올린 사례로 보이며, 이는 앞으로 AI 기술 발전의 새로운 방향성을 제시할 수 있습니다.

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