MoE 아키텍처를 활용한 스마트한 AI

이 게시물은 대규모 언어 모델(LLM)의 파라미터 증가에 따른 비용과 효율성 한계를 극복하기 위한 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 소개합니다.

MoE의 핵심 구조와 작동 원리

• 여러 전문가 네트워크 중 입력에 적합한 일부만 활성화하는 희소 활성화 방식
• 게이팅 네트워크가 토큰별 전문가 선택을 담당
• 연산량 감소 및 파라미터 효율성 증가

MoE 적용 시 도전과제와 해결책

• 라우팅 편향, 메모리 증가, 추론 일관성 문제 존재
• 로드 밸런싱, 통신 최적화, 분산 서빙, 파인튜닝 전략 연구 진행 중
• 모델 병렬화, 양자화, CPU 오프로딩 등의 메모리 관리 기법 활용

서비스 적용과 미래 전망

• MoE는 기존 크기 경쟁을 넘어 더 적은 비용으로 높은 성능을 추구하는 패러다임 변화를 이끕니다
• 최적화된 프레임워크와 알고리즘이 기술적 허들을 극복하며 상용화 확대 중