안녕하세요,
이번 시리즈의 글들은 LLM의 동작들에 대해 궁금한 점들을 LLM들과 문답으로 풀어가는 과정을 기록하고자 합니다. 비록 완전히 정확하지는 않겠지만 일반인들이 이해하는 수준에서는 도움이 되지 않을까 생각합니다.
되도록 hallucination이 발생하지 않도록 주의를 기울여 작성해보겠습니다.
transformer가 무엇인지 궁금해서 알아보던 과정에 아래와 같은 궁금한 점이 생겼습니다.
최신 초대형 언어 모델인 Claude 3.5 Sonnet은 어떻게 200,000 토큰이라는 방대한 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 처리할 수 있을까? 특히 기존 Transformer 아키텍처의 제한사항을 어떻게 극복하였나?
또한 추가적으로 이어서 생기는 저의 궁금함들은 다음과 같습니다.
- 계산 효율성
- "200K × 200K 크기의 어텐션 행렬을 처리할 때 발생하는 계산 복잡도와 메모리 문제를 어떤 혁신적인 알고리즘과 최적화 기법으로 해결했는가?"
- 동적 처리
- "다양한 길이의 입력 시퀀스를 처리할 때, 어텐션 메커니즘은 어떻게 동적으로 조정되며, 이는 모델의 성능과 효율성에 어떤 영향을 미치는가?"
- 기술적 도전
- "초대형 컨텍스트 윈도우를 지원하기 위해 필요한 주요 기술적 혁신들은 무엇이며, 이들은 기존 Transformer 아키텍처와 어떻게 차별화되는가?"
- 실용적 의미
- "이러한 대규모 컨텍스트 처리 능력이 실제 응용에서 어떤 새로운 가능성을 열어주며, 특히 의료 분야에서는 어떤 혁신적인 활용이 기대되는가?"
이에 대해 클로드와 perplexity ai들은 어떻게 답을 하였는지 알아보았습니다.
Transformer의 메모리 문제: 긴 문장을 처리할 때 발생하는 기술적 도전
안녕하세요! 오늘은 Transformer 모델이 긴 텍스트를 처리할 때 직면하는 핵심적인 문제에 대해 알아보겠습니다. 특히 최근 주목받고 있는 Claude 3.5 Sonnet의 200K 토큰 처리 능력을 이해하기 위한 기초를 다져보려 합니다.
Transformer의 근본적인 메모리 문제
Transformer 모델의 핵심 메커니즘인 self-attention은 입력 시퀀스의 모든 토큰 쌍 간의 관계를 계산합니다. 이때 발생하는 계산 복잡도는 다음과 같습니다:
- 메모리 복잡도: Θ(n²)
- 시간 복잡도: Θ(n²) 여기서 n은 입력 시퀀스의 길이(토큰 수)를 의미합니다.
💡 복잡도 표기법 설명:
- Θ(n²)는 알고리즘의 복잡도가 입력 크기(n)의 제곱에 비례함을 의미
- 즉, 입력이 2배가 되면 필요한 자원은 4배로 증가
실제 예시로 보는 문제의 규모
Claude 3.5 Sonnet이 처리할 수 있다고 하는 200K 토큰의 경우를 계산해보면:
- 어텐션 행렬의 크기
- 200,000 × 200,000 = 400억(40B) 개의 원소
- 각 원소가 4바이트(float32)를 차지
- 총 필요 메모리: 약 160GB
- 현실적인 제약
- 일반적인 GPU의 메모리는 24GB~80GB 수준
- 160GB는 최고급 서버용 GPU로도 처리가 어려운 크기
- 단일 attention layer에서만 이 정도이며, 실제 모델은 여러 layer로 구성
🎯 왜 이렇게 많은 자원이 필요할까요?
AI가 텍스트를 이해하는 방식은 마치 거대한 '관계도'를 그리는 것과 같습니다:
- 모든 단어는 다른 모든 단어와의 관계를 파악해야 함
- 단어 수가 늘어날수록 관계의 수는 기하급수적으로 증가
- 이러한 모든 관계를 동시에 기억하고 처리해야 함
왜 이런 문제가 발생하나?
Transformer의 self-attention이 작동하는 방식을 간단히 설명하면:
# 예시 코드
attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose()) # [batch_size, seq_len, seq_len]
attention_probs = softmax(attention_scores)
outputs = torch.matmul(attention_probs, value)
이 과정에서 attention_scores 행렬은 모든 토큰 쌍 간의 관계를 저장하기 때문에 시퀀스 길이의 제곱에 비례하는 메모리가 필요합니다.
이것이 왜 중요한가?
이 문제를 이해하는 것이 중요한 이유는:
- 모델의 실제 한계 이해
- 광고되는 컨텍스트 길이와 실제 효율적으로 처리 가능한 길이는 다를 수 있음
- 메모리 제약은 모델 성능의 실질적인 병목이 됨
- 해결 방법의 필요성
- 이러한 제약을 극복하기 위한 다양한 기술적 혁신이 필요
- Sparse Attention, Sliding Window 등 다양한 최적화 기법이 연구됨
핵심 요약
- Transformer의 self-attention은 시퀀스 길이의 제곱에 비례하는 메모리가 필요 [Θ(n²)]
- 200K 토큰 처리에는 이론적으로 160GB 이상의 메모리가 필요
- 이는 현재의 하드웨어 제약을 크게 넘어서는 수준
- 따라서 이를 효율적으로 처리하기 위한 특별한 기술이 필요
AI가 긴 문장을 이해하는 세 가지 핵심 기술
안녕하세요! 오늘은 최신 AI 모델들이 긴 문장을 효율적으로 처리하는 방법을 알기 쉽게 설명해드리겠습니다.
1. 선택적 집중 기술 (Sparse Attention)
🎯 작동 원리
마치 사람이 긴 문장을 읽을 때 모든 단어를 같은 비중으로 보지 않는 것처럼, AI도 중요한 부분만 선택적으로 집중합니다.
📚 예시
긴 소설을 읽을 때를 상상해보세요:
- 일반적인 방식: 모든 단어를 꼼꼼히 읽기 (매우 시간 소요)
- 선택적 집중 방식: 중요한 문장과 키워드를 중심으로 읽기
- "그날 아침, 주인공은 중요한 편지를 받았다..." 에서
- "중요한 편지"라는 핵심 정보에 집중
2. 슬라이딩 윈도우 기술 (Sliding Window Attention)
🎯 작동 원리
긴 문장을 작은 창문으로 보는 것처럼 일정 구간씩 나눠서 처리합니다.
📚 예시
신문 기사를 읽는 방식으로 비유하면:
- 첫 번째 문단을 읽고 이해
- 두 번째 문단을 읽을 때 첫 문단의 내용을 참고
- 이런 식으로 조금씩 앞으로 나가면서 전체 맥락 파악
🎯 작동 원리
긴 문서를 읽을 때 사람이 메모하면서 읽는 것처럼, 단계적으로 정보를 정리하고 이해합니다.
📚 예시
학술 논문을 읽는 과정으로 비유하면:
- 첫 단계: 각 문단별로 중요 내용 파악
- 두 번째 단계: 메모한 내용들을 종합하여 전체 맥락 이해
💡 이러한 기술들의 의미
이 세 가지 기술을 통해 AI는:
- 컴퓨터 자원을 효율적으로 사용하면서
- 긴 문서도 사람처럼 자연스럽게 이해할 수 있게 되었으며
- 특히 의료 기록, 법률 문서 등 긴 전문 문서도 처리할 수 있게 되었습니다
🎯 실제 활용 예시
의료 분야에서의 활용을 예로 들면:
- 환자의 전체 진료 기록 분석
- 의학 논문의 전체 내용 이해
- 임상 시험 보고서 검토 등
이러한 기술들 덕분에 AI는 더 긴 문서를 더 정확하게 이해할 수 있게 되었습니다.
Perplexity AI의 답변: |
200K × 200K 크기의 어텐션 행렬을 처리할 때 발생하는 계산 복잡도와 메모리 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 혁신적인 알고리즘과 최적화 기법이 제안되었습니다: ## 메모리 효율적인 알고리즘 새로운 알고리즘을 통해 self-attention의 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다. 이 알고리즘은 시퀀스 길이에 관계없이 고정된 양의 메모리 O(1)만 필요로 하며, 확장하면 로그 함수에 비례하는 메모리 O(log n)만을 사용합니다[2]. ## 계산 복잡도 개선 기법 **Sparse Attention:** 전체 토큰 간의 관계를 계산하는 대신 중요한 토큰들 간의 관계만 선별적으로 계산하여 계산 복잡도를 줄입니다. 전역 어텐션과 국소 어텐션을 적절히 조합하여 사용합니다[1]. **Linear Attention:** 어텐션 계산을 근사화하여 계산 복잡도를 $$O(L^2)$$에서 $$O(L)$$로 줄이는 방법입니다. 정보 손실이 발생할 수 있지만, 계산 효율성을 크게 향상시킵니다[1]. ## 최적화 기법 1. **청크 기반 처리:** 입력을 청크로 나누어 처리하고, 각 청크에 대해 최대값을 계산한 후 전역 최대값으로 사용하여 소프트맥스 정규화를 안정화시킵니다[2]. 2. **효율적인 계산 그래프 관리:** JAX 라이브러리의 특정 함수를 사용하여 계산 그래프를 효율적으로 관리하고 메모리를 절약합니다[2]. 3. **불필요한 중간값 제거:** 자동 미분 계산에서 불필요한 중간값을 저장하지 않도록 최적화합니다[2]. 이러한 기법들을 통해 200K × 200K 크기의 어텐션 행렬을 효율적으로 처리할 수 있으며, 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 계산 효율성을 향상시킬 수 있습니다. Citations: [1] https://minyoungxi.tistory.com/108 [2] https://love-eating.tistory.com/entry/SELF-ATTENTION-DOES-NOT-NEED-On2-MEMORY [3] https://huggingface.co/datasets/Translation-EnKo/arxiv-translation-result-6.9k-0909/viewer [4] https://patents.google.com/patent/KR20040023699A/ko [5] https://wikidocs.net/237619 [6] https://huggingface.co/datasets/Translation-EnKo/arxiv-translation-result-6.9k-0909-reviewed/viewer [7] https://manuscriptlink-society-file.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/kics/conference/koreaai/2020_KOREA+AI_Conference_Proceeding_v2.pdf [8] http://www.nims.go.kr/_part/downloadFile.jsp?Filename=2013+%EF%BF%BD%EF%BF%BD%F3%BF%AC%B1%EF%BF%BD+%EF%BF%BD%EF%BF%BD%EF%BF%BD%EF%BF%BD%EF%BF%BD%EF%BF%BD%EF%BF%BD%EF%BF%BD%EF%BF%BD%EF%BF%BD.pdf&c_idx=-999&cate=file&idx=315&org=KOR_OP_PU_MV_2&seltpe=1&seq=0 |
최신 AI의 텍스트 처리 최적화 기술 (Optimization Techniques)
1. Efficient Attention (효율적 주의집중 매커니즘)
전문 용어 설명
Efficient Attention은 입력 텍스트를 작은 단위(chunk)로 나누어 순차적으로 처리하는 메모리 최적화 기술입니다.
쉬운 예시: 도서관 사서의 도서 정리
의료분야에 적용
2. Progressive Processing (점진적 처리 기술)
전문 용어 설명
Progressive Processing은 이전 처리 결과의 문맥을 유지하면서 순차적으로 정보를 처리하는 기술입니다.
쉬운 예시: 드라마 시리즈 시청
법률 문서 분석 예시
💡 기술적 장점
- 메모리 효율성
- 제한된 컴퓨터 자원으로 대용량 처리
- 시스템 안정성 향상
- 처리 정확도
- 체계적인 정보 처리로 오류 감소
- 맥락 이해도 증가
- 확장성
- 더 긴 문서 처리 가능
- 다양한 분야 적용 가능
🎯 실제 활용 분야
- 의료 분야
- 전자의무기록(EMR) 분석
- 의학 논문 리뷰
- 임상시험 보고서 검토
- 법률 분야
- 판례 분석
- 계약서 검토
- 법률 자문
- 학술 연구
- 연구 논문 분석
- 체계적 문헌 고찰
- 메타 분석
이러한 최적화 기술들은 AI가 더 효율적이고 정확하게 대규모 텍스트를 처리할 수 있게 해주는 핵심 기술입니다.
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