LLM 매개변수의 크기와 연산 복잡성: 부동소수점 표현의 딜레마

핵심 기술: 본 콘텐츠는 거대 언어 모델(LLM)의 방대한 크기와 높은 연산 요구량의 근본적인 원인을 LLM의 핵심 요소인 수십억 개의 매개변수에 대한 부동소수점 표현 방식과 그로 인한 근사값 문제를 중심으로 설명합니다.

기술적 세부사항:
* LLM의 크기와 매개변수: LLM은 텍스트 패턴, 단어 간 관계, 뉘앙스를 학습하기 위해 수많은 텍스트 데이터에 대해 훈련되며, 이 학습 과정에서 수십억 개의 숫자 형태인 매개변수가 조정됩니다. 이러한 매개변수의 수가 LLM의 크기를 직접적으로 결정합니다. 예를 들어, LLaMA 3.2 1B는 10억 개의 매개변수를, GPT-4는 천억 개 이상의 매개변수를 가집니다.
* 컴퓨터의 정보 표현: 컴퓨터는 전류의 유무를 0 또는 1로 표현하는 비트(bit)를 사용하여 정보를 저장하고 처리합니다. 여러 비트의 조합은 다양한 정보를 나타내며, ASCII, UTF-8, IEEE 754와 같은 표준은 비트열에 특정 의미를 부여합니다.
* 부동소수점 표현 (IEEE 754): 부동소수점 숫자는 컴퓨터에서 실수 표현을 위해 사용되며, IEEE 754 표준은 16비트(반정밀도), 32비트(단정밀도), 64비트(배정밀도) 등의 형식을 정의합니다. 각 형식은 숫자를 나타내는 데 사용되는 비트 수가 다르며, 더 높은 정밀도는 더 많은 저장 공간을 요구합니다.
* 부동소수점의 근사값 문제: 컴퓨터는 제한된 저장 공간 내에서 부동소수점을 이진수로 표현해야 하므로, 많은 숫자(특히 π와 같은 무리수 또는 특정 유한 소수)는 정확하게 표현될 수 없고 근사값으로 저장됩니다. 이로 인한 반올림 오차는 누적되어 계산 결과의 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
* LLM과 부동소수점 사용 이유: LLM은 미세한 변화와 광범위한 동적 범위를 표현해야 하는 신경망 계산에 정밀한 값 조절이 가능한 부동소수점을 사용합니다. 정수로는 이러한 미세한 변화를 포착하기 어렵습니다. 또한, GPU 및 NPU는 부동소수점 연산에 최적화되어 있어 처리 속도와 효율성을 높입니다.
* 정밀도와 성능: 16비트와 32비트 부동소수점 표현은 각각 다른 수준의 정밀도와 저장 공간을 가집니다. 머신러닝에서는 정밀도 차이가 모델 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 높은 정밀도가 요구되는 매개변수에는 32비트 형식이 선호됩니다. 반면, 혼합 정밀도 학습(mixed-precision training)에서는 16비트 형식을 사용하여 모델 크기와 훈련 속도를 개선하기도 합니다.

개발 임팩트: LLM의 매개변수 표현 방식과 부동소수점 근사값 문제를 이해하는 것은 LLM의 효율적인 배포, 최적화된 훈련 전략 수립, 그리고 메모리 및 연산 자원의 효과적인 관리에 필수적입니다. 또한, 혼합 정밀도 학습과 같은 최적화 기법의 중요성을 강조하며, LLM의 접근성을 높이기 위한 기술적 노력의 필요성을 시사합니다.

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