쉽게 이해하는 대규모 언어 모델(LLM)의 전문가 혼합(MOE)
1. MOE란 무엇일까요?
전문가 혼합(MOE)은 대규모 AI 모델이 더 효율적으로 작동하도록 돕는 특별한 종류의 신경망 설계입니다. 모든 작업에 단일 대규모 모델을 사용하는 대신, MOE는 작업을 "전문가"라고 불리는 더 작고 전문화된 모델들 사이에 분할합니다. 이 전문가들 중 일부만 한 번에 사용되므로 강력한 성능을 유지하면서 컴퓨팅 파워를 절약할 수 있습니다.
MOE는 DeepSeek-v3와 같은 대규모 AI 모델에서 특히 유용합니다. 모델이 훈련 및 추론 비용을 크게 늘리지 않고도 많은 매개변수를 가질 수 있기 때문입니다.
2. MOE는 어떻게 작동할까요?
MOE는 기존 Transformer 모델의 구조를 바꿔 피드포워드 네트워크(FFN) 레이어를 MOE 레이어로 대체합니다. 이 레이어는 크게 두 부분으로 구성됩니다.
a) 전문가 네트워크 (전문가)
- 각 전문가는 특정 유형의 입력을 처리하도록 훈련된 작고 독립적인 신경망(대개 FFN)입니다.
- 모델은 모든 전문가를 한 번에 활성화하는 대신, 각 입력을 처리하기 위해 관련된 전문가 몇 명만 선택하여 계산을 더 효율적으로 만듭니다.
b) 게이팅 네트워크 (라우터)
- 게이팅 네트워크는 각 입력에 대해 어떤 전문가를 활성화할지 결정합니다.
- 각 전문가에게 확률 점수를 할당하고 상위 k명의 전문가(일반적으로 입력당 2~8명)를 선택하는 방식으로 작동합니다.
- 시간이 지남에 따라 게이팅 네트워크는 유사한 유형의 데이터를 동일한 전문가에게 보내는 방법을 학습하여 효율성을 향상시킵니다.
3. 전문가들은 자동으로 전문화되는 방법을 배웁니다
MOE의 흥미로운 특징 중 하나는 전문가를 특정 주제나 작업에 수동으로 할당할 필요가 없다는 것입니다. 대신, 그들은 받는 데이터를 기반으로 다양한 영역에서 자연스럽게 전문화되는 방법을 배웁니다.
작동 방식은 다음과 같습니다.
- 훈련 초기에 전문가들은 입력을 무작위로 받습니다.
- 훈련이 진행됨에 따라 전문가들은 가장 잘 처리할 수 있는 데이터를 더 많이 처리하기 시작합니다.
- 이러한 자체 구성 동작은 일부 전문가가 구문에, 다른 전문가는 장거리 의존성에, 다른 전문가는 수학이나 코딩과 같은 특정 주제에 전문화되도록 합니다.
4. 게이팅 네트워크는 시간이 지남에 따라 어떻게 적응할까요?
게이팅 네트워크는 처음에는 무작위 결정을 내리지만 피드백 루프를 통해 점차 개선됩니다.
- 긍정적 피드백 루프: 전문가가 특정 데이터에서 좋은 성능을 보이면 게이팅 네트워크는 유사한 데이터를 더 자주 해당 전문가에게 보냅니다.
- 공진화: 전문가들은 할당된 작업에 능숙해지고 게이팅 네트워크는 그에 맞춰 선택을 개선합니다.
5. 문제 방지: 로드 밸런싱 및 전문가 과다 사용
MOE의 한 가지 문제는 일부 전문가가 너무 자주 선택(과부하)되는 반면 다른 전문가는 무시될 수 있다는 것입니다. 이를 "핫/콜드 전문가 문제"라고 합니다. 이를 해결하기 위해 모델은 다음과 같은 전략을 사용합니다.
- 보조 손실: 특별한 페널티는 게이팅 네트워크가 전문가들에게 작업을 더 고르게 분배하도록 장려합니다.
- 전문가 용량 제한: 각 전문가는 한 번에 처리할 수 있는 토큰 수에 제한이 있으므로 다른 토큰은 덜 사용되는 전문가에게 할당됩니다.
- 노이즈 추가: 전문가 선택에 작은 무작위 변동을 주어 모든 전문가가 훈련 데이터를 얻도록 장려하여 작업 부하의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.
6. 효율적인 처리를 위한 동적 라우팅
MOE는 작업 난이도에 따라 사용되는 전문가 수를 조정할 수 있습니다.
- 간단한 작업은 리소스를 절약하기 위해 더 적은 전문가를 활성화합니다.
- 복잡한 작업은 더 나은 정확도를 위해 더 많은 전문가를 활성화합니다.
예를 들어 DeepSeek-v3는 과거 라우팅 기록을 기반으로 전문가 활성화를 동적으로 조정하여 성능과 효율성을 모두 최적화합니다.
7. 실제 사례: DeepSeek-v3의 MOE 시스템
DeepSeek-v3는 6710억 개의 매개변수를 가진 대규모 MOE 모델입니다. 그러나 주어진 시간에 370억 개의 매개변수만 활성화되어 기존의 밀집 모델보다 훨씬 효율적입니다.
- 전문가 유형:
- 라우팅된 전문가: 특정 작업을 처리하는 256명의 전문화된 전문가.
- 공유 전문가: 일반적인 지식을 포착하는 1명의 일반 전문가.
- 라우팅 작동 방식:
- 게이팅 네트워크는 각 입력을 8명의 전문가 하위 집합에 할당합니다.
- 전문가 출력은 가중치가 부여되고 결합되어 다음 레이어로 전달됩니다.
8. MOE에서 추가 훈련 손실 방지
기존 MOE 모델은 전문가 사용량의 균형을 맞추기 위해 보조 손실을 사용하지만 DeepSeek-v3는 추가 손실 페널티 없이 작업 부하를 자연스럽게 분배하기 위해 편향 조정 방법을 도입했습니다.
- 작동 방식:
- 전문가가 충분히 활용되지 않으면 모델은 선택 편향을 높여 선택될 가능성을 높입니다.
- 과도하게 사용되는 전문가는 선택 편향이 줄어듭니다.
- 이 방법은 훈련을 방해하지 않고 균형을 유지합니다.
9. 추론에서의 MOE: 더 빠르고 효율적입니다
- DeepSeek-v3에는 6710억 개의 매개변수가 있지만 쿼리당 극히 일부만 사용됩니다.
- 모델은 모든 전문가를 메모리에 로드하지만 일부만 활성화하여 계산 시간을 줄입니다.
10. 요약: MOE가 강력한 이유
- 효율적인 계산: 한 번에 소수의 전문가만 활성화하여 리소스를 절약합니다.
- 자연스러운 전문화: 전문가가 다양한 작업을 자동으로 학습합니다.
- 균형 잡힌 부하 분산: 전문가의 과부하 또는 과소 사용을 방지합니다.
- 확장성: 계산 비용을 낮게 유지하면서 대규모 모델을 처리합니다.
MOE를 사용하면 컴퓨팅 리소스에 부담을 주지 않고도 모델을 크고 강력하게 만들 수 있습니다. 이것은 차세대 AI 시스템의 핵심 기술입니다.