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인공지능 모델 최적화

· 약 8분

인공지능 모델 최적화 개념

  • AI 모델의 성능, 효율성, 확장성을 극대화하기 위한 다양한 방법론
  • DeepSeek 등 최신 LLM의 등장으로, 대규모 언어 모델의 학습 비용과 리소스 사용량 문제를 해결하기 위한 최적화 기법이 활성화
  • 핵심 목표
    • 성능 개선: 복잡한 문제 해결을 위해 모델의 학습 능력과 추론 능력을 강화.
    • 효율성 향상: 대규모 모델의 리소스 사용량을 줄이고 운영 비용 절감.
    • 확장성 보장: 다양한 환경(클라우드, 엣지, 온디바이스)에서 유연하게 적용 가능한 모델 설계
  • 필요성
    • LLM의 한계: 대규모 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 학습/추론 비용이 매우 높음
    • 최적화 필요성: 실시간 처리가 필요한 모바일, IoT, 엣지 디바이스 등에서도 고품질 AI 서비스 제공을 위해 경량화된 모델 설계가 필수적

GRPO, Group Relative Policy Optimization

구분내용
개념여러 정책 그룹을 생성하고, 각 그룹의 상대적인 성능을 비교하여 최적의 정책을 도출하는 PPO의 변형 기법
특징그룹 기반 학습: 데이터를 서브 그룹으로 분할하여 독립적 학습 후 통합
상대적 평가: 각 그룹의 성능을 비교하여 최적 정책 선택
Critic 모델 없이 그룹 점수 사용: 메모리 효율성 향상
예시DeepSeek 수학적 추론 성능 향상, 게임 AI, 로봇 제어

MoE, 전문가 기반 혼합

Mixture of Experts

구분내용
개념하나의 모델이 아닌, 여러 전문가 모델을 혼합하여 특정 작업에 적합한 전문가를 선택하는 기법
특징확장성: 새로운 전문가 모델 추가로 시스템 확장 용이
비용 효율성: 전체 모델보다 적은 리소스로 특정 작업 처리 가능
분산 처리: 각 전문가 모델이 독립적으로 학습 및 실행
동적 라우팅: 입력 데이터에 따라 적합한 전문가 선택으로 추론 속도 향상
예시LLM에서 의학/법률 특화 전문가 모델 사용, 이미지 분류시 카테고리 별 전문가 모델

Distillation, 지식 증류

구분내용
개념성능이 우수한 대형 모델(Teacher)에서 학습한 지식을 소형 모델(Student)로 전이하여 성능 저하 없이 경량화된 모델을 만드는 기법
특징모델 경량화: 대형 모델의 크기를 줄여 리소스 사용량 감소
실시간 추론 지원: 엣지 디바이스에서도 빠른 응답 시간 제공
성능 유지: 소형 모델에서도 높은 정확도 유지
학습/운영 효율성: 학습 시간 단축 및 운영 비용 절감
예시엣지컴퓨팅, 온디바이스AI, sLLM

CoT, Chain of Thought

구분내용
개념복잡한 문제를 논리적 단계로 분해하여 중간 결과를 생성하고, 이를 통해 최종 답변을 도출하는 기법
특징해석 가능성: 단계별 사고로 문제 해결 과정을 명확화
단계적 접근: 문제를 작은 단계로 나누어 해결
복잡한 문제 해결: 다단계 문제 해결 능력 향상
예시수학, 논리 문제, 질의 응답 시스템

인공지능 모델 최적화 기법 비교, 사례

인공지능 모델 최적화 기법 비교

구분GRPOMoE지식 증류CoT
목적정책 최적화전문가 혼합모델 압축논리적 추론
적용 영역강화학습대규모 데이터 처리리소스 제약 환경복잡 문제 해결
특징그룹별 상대적 평가전문가 모델 혼합대형 → 소형 모델 전환단계적 추론
예시다중 작업, 게임 AI, 로봇 제어전문영역 언어모델, 이미지 처리모바일 AI, 엣지 컴퓨팅수학 문제, 질의응답 시스템
장점정책 다양성 확보작업별 전문성 발휘경량화 및 효율성명확한 추론 과정 제공
한계계산 비용 증가 가능성모델 관리 복잡성 증가성능 저하 가능성단순 문제에서는 비효율적

인공지능 모델 최적화 기법 사례

구분내용비고
국내네이버 클로바: 지식 증류 기법으로 경량화된 AI 모델 개발모바일 서비스 적용
삼성전자: CoT 기반 다단계 추론 모델 개발스마트 가전 제품 적용
국외Google: MoE 기반 대형 언어 모델(PaLM)전문가 혼합 기술 활용
OpenAI: 지식 증류 기법으로 GPT 모델 경량화모바일 및 웹 서비스 적용
DeepMind: GRPO 기반 강화학습 모델게임 AI 및 로봇 제어
Meta: CoT 기반 다단계 추론 모델(LLaMA)논리적 사고 강화
DeepSeek: GRPO, MoE, 지식 증류, CoT 통합 활용최신 AI 최적화 기법 적용