전문가 체인(CoE)이란?
언젠가부터 기업들은 점점 더
대형 언어 모델(LLM)에
의존하고 있어요. 그런데
이 모델들을 운영하는 데 드는
비용은 상당하죠.😅
CoE, 즉 체인 오브 익스퍼츠
프레임워크는 이 문제를
해결하기 위해 등장했어요.
이 방식은 모델을 구성하는
‘전문가’들을 병렬이 아닌
순차적으로 활성화하여
리소스를 절약하면서도
정확성을 높입니다.
CoE의 작동 방식
전문가 체인은 각기 다른
작업에 특화된 요소들이
연속적으로 서로의 중간
결과를 공유하며 작업하는
구조로 되어 있습니다.
이로 인해 복잡한 추론
작업에서도 효율적이며,
사용자 경험을 개선시킬
수 있죠.😊
기존 MoE의 한계
MoE, 즉 전문가 혼합
방식은 모델을 전문가로
분할해 필요한 전문가만
선택적으로 활성화하지만,
전문가 간의 상호작용이
부족하고 메모리 요구량이
높다는 한계가 있습니다.
CoE의 장점
CoE는 전문가들을
순차적으로 활성화하여
이전 단계의 결과를
바탕으로 작업할 수 있게
합니다. 이 과정에서
모델이 더욱 복잡한
작업을 처리할 수 있게
되죠.😉
CoE는 메모리 요구
사항도 줄여줍니다. 예를
들면, 두 번의 반복을
통해 MoE보다 적은
전문가를 사용하면서도
동일한 성능을 발휘할
수 있습니다.
‘무료 점심’ 가속
흥미롭게도 CoE는
이전 MoE 방식과 유사한
연산 오버헤드로 더 나은
결과를 제공합니다.
이를 ‘무료 점심’ 가속이라고
부르죠. CoE는 모델과
메모리 요구 사항을
늘리지 않으면서 더 많은
전문가 조합을 제공해
복잡한 작업을 학습할
수 있게 합니다.🎉
결론
CoE의 낮은 운영 비용과
복잡한 작업에 대한 향상된
성능은 기업들이 더 적은
인프라 투자로 경쟁력을
유지하는 데 도움이 됩니다.
이 연구는 언어 모델을
효율적으로 확장하고,
고급 인공지능 기능을
더 접근 가능하고 지속
가능하게 만들 수 있는
새로운 경로를 열어줍니다.
