메모리 레이어의 혁신\n오늘날 기업들은 다양한 애플리케이션에 LLM(대형 언어 모델)을\n도입하면서 새로운 도전에 직면하고 있습니다. 그 중 하나는\n모델의 사실적 지식을 향상시키고 환각을 줄이는 것입니다.\n메타 AI의 연구진이 제안한 ‘확장형 메모리 레이어’는\n이 문제를 해결할 수 있는 여러 솔루션 중 하나로 주목받고 있습니다.\n\n### 메모리 레이어의 작동 방식\n전통적인 언어 모델은 매개변수에 방대한 정보를\n암호화하는 ‘밀집 레이어’를 사용합니다. 그러나 확장형 메모리 레이어는\n더 많은 매개변수를 추가하여 학습 용량을 증가시키면서도\n추가적인 연산 자원을 요구하지 않습니다. 이는 추가적인\n기억 공간을 허용하면서도 빠른 추론 속도를 원하는\n애플리케이션에 유용합니다. 🎯\n\n### 메모리 레이어의 장점\n메모리 레이어는 간단한 스파스 활성화와 키-값\n조회 메커니즘을 사용하여 지식을 인코딩하고 검색합니다. 이는\n밀집 레이어보다 더 많은 메모리를 사용하지만, 동시에\n매개변수의 작은 부분만 사용하여 훨씬 더 연산 효율적입니다.\n이러한 메모리 레이어는 최신 하드웨어 가속기에 최적화되어\n있지 않아 드물게 사용되었습니다.\n\n### 실험 결과와 향후 전망\n연구진은 Llama 모델을 수정하여 하나 이상의 밀집 레이어를\n공유 메모리 레이어로 대체하고, 여러 작업에서\n메모리 향상 모델을 밀집 LLM 및 MoE, PEER 모델과 비교했습니다.\n그 결과, 메모리 모델은 사실 지식이 필요한 작업에서\n특히 두드러진 성능을 보였습니다.\n\n메모리 레이어가 모든 차세대 AI 아키텍처에 통합되어야\n한다고 연구진은 강력히 주장합니다. 🎉\n\n출처: VentureBeat
