LLM 아키텍처 최신 트렌드 분석: GPT-2부터 Llama 4까지의 진화와 혁신

핵심 기술: 최근 7년간 LLM 아키텍처는 GPT-2부터 DeepSeek-V3, Llama 4까지 큰 구조적 변화 없이 유사성을 유지하며 진화했으며, Mixture-of-Experts(MoE), MLA, Sliding Window Attention 등 최적화 기법 도입으로 메모리 효율성과 추론 성능을 향상시켰습니다.

기술적 세부사항:
* LLM 아키텍처 진화: GPT-2(2019)부터 DeepSeek-V3, Llama 4(2024-2025)까지 트랜스포머 기반의 기본 구조는 유지.
* 성능 최적화 기법:
* Mixture-of-Experts(MoE): FeedForward 모듈을 여러 expert로 분산하여 토큰마다 일부 expert만 활성화, 추론 효율 증대 (DeepSeek V3, Llama 4, Qwen3 등).
* Multi-Head Latent Attention(MLA): Key/Value를 저차원으로 압축하여 KV cache 메모리 절감 및 GQA 대비 성능 우위 (DeepSeek R1/V3).
* Sliding Window Attention: 로컬 윈도우를 사용하여 KV cache 메모리 절감 (Gemma 3).
* GQA(Grouped Query Attention): 메모리/연산 효율이 높은 어텐션 방식.
* 오픈소스 모델 특징:
* OLMo 2, Gemma 3: 투명한 데이터 공개, 독특한 normalization layer 배치(Post-Norm 등)로 연구 설계 사례 주목.
* Gemma 3: 다국어 지원, 27B 모델, Per-Layer Embedding, MatFormer로 경량화.
* Mistral Small 3.1: 커스텀 토크나이저, KV cache/layer 축소로 추론 지연 최소화, GQA + FlashAttention 활용.
* SmolLM3: NoPE(No Positional Embedding) 적용으로 길이 일반화 향상.
* 대형 오픈 모델: Llama 4(1조 파라미터), DeepSeek-V3 기반 확장.
* 학습 효율: Muon optimizer 사용 (Llama 4).

개발 임팩트:
* LLM 아키텍처의 대형화, 고도화와 함께 효율적인 구조 개량 및 다양한 하드웨어 환경 대응이 주요 트렌드.
* MoE, MLA, GQA, Sliding Window Attention 등 다양한 최적화 기법으로 모델의 메모리 효율성 및 추론 성능 향상.
* 오픈소스 모델의 투명한 설계, 코드 공개는 연구 및 산업적 활용 가치 증대.
* 다양한 아키텍처 선택지는 활용 목적, 하드웨어 환경, 효율성 요구에 따라 모델 선택의 폭을 넓힘.

커뮤니티 반응:
* LLM 아키텍처 요약 및 설명의 높은 교육적 가치와 이해 용이성에 대한 긍정적 평가.
* 초보자 및 전문가 사이 단계에 있는 사용자에게 다이어그램과 최신 모델 정리가 유용하다는 의견.
* 닫힌 소스 frontier 모델(o5, Gemini, Grok, Claude Opus 등)에 대한 후속 글에 대한 기대감.
* LLM의 환각 현상, 근본적인 텍스트 예측 훈련 방식의 한계, RAG의 역할과 아키텍처 통합 가능성에 대한 논의.