카카오, AI 학습비 줄이고 모델은 더 가볍게
인공지능신문 ·
✦ AI 요약
바이트 기반 ‘BBT’ 구조 통해 40.4%까지 크기 절감, 테스트 성능 최대 6.6% 개선… AI 모델 개발 효율 향상 기대
인공지능신문에 따르면 카카오는 8일 COLM 2026에서 대규모 전문가 혼합 모델의 학습 효율을 높이는 방법과 모델을 더 가볍게 만들면서 성능까지 개선한 경량화 기술을 공개했다. 특히 바이트 기반 BBT 구조는 모델 크기를 최대 40.4% 줄이면서 테스트 성능을 최대 6.6% 높였다고 밝혔다. 이번 발표는 대규모 모델 학습에서 비용이 많이 드는 학습 설정 탐색을 줄이고, 실제 학습 과정에 안정적으로 적용할 수 있는 방법론을 함께 제시한 점이 핵심이다. 카카오는 소규모에서 찾은 최적 설정을 큰 모델로 확장하는 방식을 전문가 혼합 구조에 맞게 다듬어 사전학습 효율을 높였다고 설명했다. 또 다른 연구에서는 바이트를 활용해 저장 부담을 줄이면서도 기존 압축 처리 방식의 장점을 살려 성능 저하 없이 모델을 경량화하는 접근을 내놨다. 회사는 이런 연구가 온디바이스와 다국어 환경을 포함한 실제 서비스 적용 가능성을 넓히고, 앞으로 대규모 언어모델의 개발과 운영 부담을 더 낮추는 방향으로 이어질 것으로 보고 있다.
관점
이번 발표의 의미는 더 큰 모델을 무작정 만드는 경쟁에서 벗어나, 같은 자원으로 더 안정적이고 가벼운 모델을 구현하는 쪽으로 무게가 옮겨가고 있다는 점이다. 학습 단계의 시행착오를 줄이는 방법과 운영 단계의 메모리 부담을 덜어내는 방법이 함께 제시되면서, 연구 성과가 실험실에 머무르지 않고 서비스 환경으로 이어질 가능성도 커졌다. 이는 성능뿐 아니라 비용과 적용성까지 함께 따져야 하는 업계 흐름을 잘 보여준다.
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출처 인공지능신문
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