새로운 AI 언어 모델 DLLM(확산 방식) 핵심 기술 소개

안녕하세요! 부루퉁입니다. 오늘은 AI 언어 모델의 패러다임을 바꿀지도 모를 새로운 모델 DLLM(Diffusion large Language Model)에 대해 이야기해보려 합니다. 기존 대형언어모델(LLM)보다 10배 빠르고 10배 저렴한 기술이라고 하는데 과연 어떤 원리로 작동하는지 함께 살펴보시죠!

DLLM이란? 기존 LLM과의 차이점

현재 AI 생성 모델은 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다.

1. LLM(Large Language Model, 대형언어모델)

• 트랜스포머(transformer) 아키텍처 기반으로 작동
• ChatGPT, Bard, Claude 등 대부분의 AI 챗봇이 사용
• 단어를 순차적으로 예측하여 생성하기 때문에 속도가 상대적으로 느림

2. Diffusion Model(확산 모델)

• 주로 이미지, 비디오, 오디오 생성에 활용 (예: 미드저니, SD, 오픈AI의 소라)
• 초기에 노이즈를 생성한 후 점진적으로 제거하여 원하는 결과물을 만들어냄
• 텍스트 생성에 적용된 사례는 거의 없었음

여기서 DLLM(Diffusion Large Language Model)이 등장하며 LLM과 확산 모델의 경계를 허물고 있습니다. DLLM은 기존 LLM처럼 한 단어씩 순차적으로 생성하는 것이 아니라, 텍스트 전체를 한꺼번에 생성하고 점진적으로 수정하는 방식으로 작동합니다. 이 덕에 병렬 연산이 가능해져 속도가 10배 빨라지고, 비용이 10배 저렴해지는 효과를 얻을 수 있습니다.

DLLM의 핵심 기술: 확산 모델을 텍스트 생성에 적용

DLLM이 기존 LLM보다 빠르고 효율적인 이유는 바로 확산 모델(Diffusion Model)을 활용했기 때문입니다. 인셉션의 발표에 따르면 현재 DLLM 소형 코딩 모델은 오픈AI의 'GPT-4o mini'와 동일한 성능을 보여준다고 합니다. 일단 메타의 '라마 3.1 8B'를 능가했습니다.

LLM의 단점

• 한 단어씩 순차적으로 생성해야 하기 때문에 속도가 느리다.
• 대규모 학습과 추론 과정에서 비용이 높다.

DLM의 차별점

• 전체 텍스트 블록을 한번에 생성한 후 점진적으로 수정한다.
• 병렬 연산이 가능해 처리 속도가 획기적으로 증가함.
• GPU를 훨씬 효율적으로 활용해 비용 절감이 크다.

스탠포드대학교 스테파노 에르몬 교수가 설립한 AI 스타트업 인셉션(Inception)은 DLM이 기존 LLM보다 최대 10배 빠르고, 10배 저렴하다고 발표했습니다. 특히 초당 1,000개 이상의 토큰을 처리할 수 있어 실시간 응답이 중요한 어플리케이션에서 큰 강점을 가질 것으로 기대되고 있습니다.

한편, 일부 전문가들에 따르면 DLLM의 빠르고 저렴한 강점을 살린, 챗봇 AI 서비스 제공으로 AI의 대중화가 가속될 수 있으며, DLLM이 본격적으로 도입되면 새로운 AI 스타트업들의 시장진입이 활발해질 것으로 예상했습니다. 특히, 높은 연산량이 요구되는 LLM과 달리, DLM은 더 적은 자원으로도 구동이 가능해 모바일, IoT, 자율주행 등 다양한 엣지 디바이스에서도 활용 가능할 것으로 예상되고 있습니다.

DLLM의 한계점

DLLM이 LLM보다 강력해 보이지만, 아직 완전히 대체할 수 있는 수준은 아닙니다. 연구 초기 단계인데다 몇 가지 해결할 문제점이 있습니다.

문맥 이해 능력 향상 필요

• 트랜스포머 기반 LLM은 수많은 데이터를 학습해 강력한 문맥 이해 능력을 갖고 있지만, DLLM은 아직 최적화가 필요한 상황.

일관된 텍스트 품질 유지 문제

• 텍스트를 한번에 생성하고 수정하는 방식이라, 문맥 일관성이 유지되지 못하는 문제가 발생할 수 있음.

추가적인 미세조정(Fine-tuning) 필요

• 다양한 언어 모델이 활용되는 환경에서 최적의 성능을 발휘하려면 특정 도메인에 맞춘 추가적인 학습이 필요함.

이젠 AI 언어 모델 시장도 큰 변화를 맞이하고 있는데요. 제 개인적인 생각으로 LLM과 DLLM이 서로의 장점을 보완하면서 공존하지 않을까 생각됩니다. 아니면 DLLM이 LLM을 대체할까요? 여러분의 생각이 궁금합니다. 댓글로 의견을 남겨주세요.

Inception 공식 홈페이지: https://www.inceptionlabs.ai/

연구 결과 아카이브: https://arxiv.org/pdf/2310.16834

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