📰 사카나 AI, ‘적응형 AI’ 기술 공개 – LLM의 새로운 진화
2025년 1월 15일, 사카나 AI가 대형언어모델(LLM)의 한계를 극복할 혁신적인 기술을 발표했습니다. 새로운 머신러닝 프레임워크 트랜스포머²(Transformer²)는 재훈련 없이도 실시간으로 LLM의 성능을 미세 조정할 수 있는 적응형 AI(Self-Adaptive AI) 기술을 선보이며 주목 받고 있습니다.
🔍 왜 ‘트랜스포머²’가 중요한가?
기존의 LLM 미세조정은 전체 매개변수를 업데이트해야 해 높은 비용과 시간이 필요했습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 ‘매개변수 효율적 미세조정(PEFT)’ 기술, 예컨대 로라(LoRA)는 일부 매개변수만 조정해 효율성을 높였지만, 성능 저하와 과적합 문제에서 자유롭지 못했습니다.
이에 비해 트랜스포머²는 두 단계의 적응 전략을 통해 효율성과 성능을 동시에 극대화합니다:1️⃣ 작업 분석: 모델이 주어진 작업을 분석해 필요한 부분만 조정.2️⃣ 실시간 적응: 가중치의 중요한 부분을 조정해 새로운 작업에 신속하게 대응.
🧠 ‘트랜스포머²’의 작동 원리
1. 특이값 분해(SVD)로 가중치 분해
- LLM 가중치 행렬을 여러 독립적인 구성 요소로 나눕니다.
- 각 구성 요소는 특정 작업에서 중요한 역할을 수행하며, z-벡터라는 표현으로 작업에 특화된 역할을 담당합니다.
2. 특이값 미세조정(SVF)
- SVF는 강화 학습(RL)을 사용해 z-벡터를 학습하고, 작업별로 적응 가능한 모델을 만듭니다.
- 예를 들어, 수학 문제에 필요한 z-벡터와 언어 이해 작업에 적합한 z-벡터를 각각 선택하고 결합하여 최적의 결과를 생성합니다.
📈 벤치마크 성능
🚀 성능 향상
- 수학 문제 해결: GSM8K 데이터셋에서 약 4% 성능 향상.
- 시각적 질문-답변: 39% 이상의 성능 향상.
- 프로그래밍 작업: 더 적은 매개변수로 높은 정확도와 효율성 달성.
💡 자원 절약
- GSM8K에서 SVF는 39만 개의 매개변수로 훈련을 완료한 반면, 기존 로라는 682만 개의 매개변수를 필요로 했습니다.
🌟 적응형 AI: ‘살아있는 지능’의 구현
사카나 AI는 이 방식을 ‘적응형 AI(Self-Adaptive AI)’로 정의합니다.이 기술은 문어가 환경에 따라 색을 바꾸듯, AI가 새로운 작업과 환경에 동적으로 적응할 수 있도록 설계되었습니다.
- 확장 가능성: 하나의 작업에 학습된 z-벡터를 다른 작업에 재사용하거나 결합 가능.
- 지속 학습: 테스트 중에도 변화에 대응하며 끊임없이 진화.
💻 트랜스포머²의 실용적 활용과 미래
사카나 AI는 이번 연구를 통해 AI 모델이 더 이상 정적인 시스템에 머물지 않고, “살아있는 지능(Living Intelligence)”으로 진화할 가능성을 보여줬습니다.
- 코드 공개: 현재 트랜스포머²의 코드는 깃허브에서 다운로드할 수 있으며, 연구자와 개발자들이 이를 실험적으로 활용할 수 있습니다.
🧩 결론: 적응형 AI가 열어갈 새로운 시대
트랜스포머²는 LLM의 실행 비용을 줄이고 성능을 극대화할 수 있는 가능성을 제시합니다. 이는 AI가 단순한 정적 모델에서 벗어나, 환경 변화에 적응하며 지속적으로 학습할 수 있는 동적 시스템으로 전환되는 미래를 상징합니다.
사카나 AI의 이 기술은 수학, 코딩, 시각적 이해 등 다양한 작업에 적용 가능하며, AI의 효율성과 응용 범위를 새롭게 정의할 것입니다.
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