Diffusion LLM: Autoregressive 모델의 한계를 넘어서는 차세대 언어 모델의 부상

핵심 트렌드

기존의 순차적 토큰 생성 방식(Autoregressive LLM, ARM)의 한계를 극복하고, 속도, 유연성, 정확도 측면에서 혁신을 가져올 차세대 언어 모델로 Diffusion LLM이 급부상하고 있습니다.

주요 변화 및 영향

• 기존 ARM의 한계: 순차 병목 현상으로 인한 속도 저하, 누적 오류 발생 가능성, 유연성 부족을 지적합니다.
• Diffusion LLM의 부상: Stable Diffusion, DALL-E 2 등 이미지 생성 분야에서 검증된 점진적 디노이징(denoising) 프로세스를 텍스트 생성에 적용, 초기 단계부터 전체 맥락을 고려하고 병렬 처리가 가능하여 효율성을 높입니다.
• 성능 향상: LLaDA 8B는 LLaMA3 8B 대비 적은 훈련 토큰으로 유사하거나 더 나은 성능을 보이며, Mercury Coder는 GPT-4o Mini 대비 압도적인 추론 속도(초당 1,109 토큰 vs 59 토큰)를 달성한다고 주장합니다.
• 기술적 발전: D3PM에서 시작하여 SEDD를 거쳐 LLaDA에 이르기까지 이산 데이터 처리를 위한 다양한 기술적 진보가 이루어졌습니다.
• 잠재적 이점: 병렬 토큰 생성, 양방향 추론, 오류 수정 기회, 역순 생성 등 기존 모델이 어려워하는 작업에서 강점을 보이며, 지연에 민감한 애플리케이션에 최적입니다.

트렌드 임팩트

Diffusion LLM은 언어 모델의 속도, 품질, 제어 가능성에 대한 패러다임을 전환할 잠재력을 가지고 있으며, 실시간 인터랙션, 코드 생성, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.

업계 반응 및 전망

아직 ARM 생태계의 성숙도, 대규모 모델 부재, 특정 작업에서의 약점 등이 과제로 남아있지만, 특정 섹터에서는 기존 방식을 뛰어넘는 가격 대비 성능을 보여주고 있어 향후 발전 가능성이 높게 평가됩니다. 특히 고속 대량 처리가 필요한 분야에서 유리할 것으로 전망됩니다.