MoE(Mixture of Experts) 모델은 초거대 AI 모델에서 자주 사용되는 구조로, 수많은 전문가 네트워크를 통해 입력에 따라 필요한 전문가만 선택하여 연산합니다. 이러한 방식은 모델의 크기를 줄이면서도 효율적인 처리를 가능하게 하지만, 훈련 과정에서 큰 계산량이 필요하다는 문제가 있습니다. 이 글에서는 MoE 모델의 배경과 훈련의 어려움에 대해 설명합니다.
MoE 모델이 뭐길래 훈련이 그렇게 힘들까 먼저 배경부터 짚고 넘어가겠습니다 요즘 초거대 AI 모델 예를 들어 GPT4나 Claude 같은 모델은 수천억수조 개 파라미터를 가집니다 이걸 한 번 학습시키려면 천문학적인 계산량이 필요하죠 그래서 자주 쓰이는 구조가 바로 MoEMixture of Experts 모델입니다 쉽게 말해 수많은 전문가 네트워크Expert를 모델 내부에 심어놓고 입력마다 필요한 전문가만 골라서 연산하는 방식이에요 예를 들면 이런 느낌이죠 수학 문제는 수학 박사에게 요리 질문은 요리 전문가에게 물어보는 것처럼 AI가 상황에 맞게 전문가를 선택해서 효율적으로 처리하는 겁니다 이렇게 하면 모델의 크기는 어마어마해도 실제 계산량은 상대적으로 적게 유지할 수 있어요 하지만 여기엔 큰 문제가 있습니다