모든 것은 거짓으로 향하는가

Context

단순한 파라미터 수 증가만으로는 성능 향상 한계에 직면한 상태. 공개 데이터 고갈로 인한 훈련 데이터 부족 문제 발생. 모델의 추론 과정이 실제 사고가 아닌 피드백 루프에 기반한 한계 존재.

Technical Solution

• Mixture-of-Experts 및 Sparse Attention 구조 도입을 통한 연산 효율 최적화
• Mamba 및 Gated Linear Attention 기반의 복잡한 아키텍처 설계로 성능 개선
• Gated DeltaNet과 TurboQuant 알고리즘 적용을 통한 메모리 효율 향상 및 문맥 길이 확장
• Reasoning Token 활용으로 모델의 사고 과정을 외부로 출력하는 추론 방식 도입
• 고품질 토큰 생성 후 이를 기반으로 합성 데이터를 생성하는 자기검증형 학습 전략 활용
• Post-training 단계의 정교화를 통한 모델 성능 차별화 전략 수행

Impact

• GPT-3(175B) 대비 GPT-4의 파라미터 규모를 1.8조 개 수준으로 확장

Key Takeaway

단순한 연산량 확대라는 Bitter Lesson의 맹신보다 알고리즘 및 구조적 혁신을 통한 효율성 확보가 LLM 발전의 핵심 설계 원칙임.