AI21 Labs의 '잠바' 모델: 트랜스포머의 한계를 넘다

1. 요약

• AI21 Labs는 최근 하이브리드 SSM-트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 대형 언어 모델 '잠바'를 발표하였습니다. 이 모델은 기존의 트랜스포머 기반 모델들이 직면한 여러 한계를 극복하고자 설계되었으며, 혁신적인 기술로 약 3배에 달하는 처리량을 자랑합니다. 잠바의 도입은 자연어 처리(NLP) 분야의 진화를 가속화할 것으로 기대됩니다.

• 특히, 잠바 모델은 긴 컨텍스트를 처리하는 능력이 뛰어나며, 이는 대규모 데이터셋을 다루는 연구자 및 기업들에게 큰 도움이 될 것입니다. 장기적인 데이터 흐름을 요구하는 다양한 응용 분야에서 보다 효율적인 성능을 발휘할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

• 이 보고서는 '잠바'의 기술적 특징, 성능 향상, 그리고 실제 산업에서의 잠재적 활용 가능성을 심층적으로 분석합니다. 이를 통해, 독자는 앞으로의 자연어 처리 기술 발전 방향과 '잠바' 모델의 의미를 명확히 이해할 수 있게 될 것입니다.

2. 변화하는 언어 모델의 환경

• 2-1. 기존 언어 모델의 한계

• 기존의 언어 모델들은 Transformer 아키텍처에 기반하여 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성과를 이룩했으나, 여전히 여러 한계를 안고 있습니다. 이러한 한계 중 가장 두드러진 것은 긴 컨텍스트를 처리하는 데 필요한 메모리와 계산 리소스의 증가입니다. 특정 방면에서 이러한 단점은 모델의 전반적인 성능 저하로 이어질 수 있으며, 이는 특히 대규모 데이터셋을 다룰 때 더욱 분명하게 드러납니다. 기존의 Transformer 모델은 입력 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에, 컨텍스트 창이 커질수록 연산 속도가 느려지고 메모리 소모가 급증합니다. 결과적으로, 기업이나 연구자들은 이러한 성능 제한으로 인해 유용한 응용을 찾기 어렵게 됩니다.

• 2-2. 긴 컨텍스트 처리 문제

• 긴 컨텍스트 처리의 문제는 현대 언어 모델에서 매우 중대한 이슈로 부각되고 있습니다. 기존의 Transformer 모델은 최대 2048토큰까지의 컨텍스트를 지원합니다. 이는 특정 작업에서는 부족할 수 있으며, 긴 문맥을 요구하는 작업에서는 이를 지원하기 위한 추가적인 메모리와 계산 리소스가 필요하게끔 합니다. 특히, 학습 데이터가 방대해질수록 메모리 부족으로 인해 모델의 훈련이나 추론이 어려워지는 문제가 발생합니다. 이와 같은 상황에서는 Mamba와 같은 새로운 아키텍처가 기존의 한계를 극복할 수 있는 솔루션을 제공할 수 있습니다.

• 2-3. 메모리 효율성의 중요성

• 메모리 효율성은 빠르게 발전하는 언어 모델 환경에서 필수적인 요소가 되었습니다. 모델이 복잡해질수록 더 많은 메모리와 계산 자원을 요구하게 되는데, 이는 장기적으로 비용적인 측면에서도 문제를 야기할 수 있습니다. AI21 Labs의 '잠바' 모델은 메모리 효율성과 처리량을 동시에 개선하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 잠바는 Transformer의 장점과 Mamba 아키텍처를 통합하여, 메모리 사용량을 획기적으로 줄이고, 처리속도를 높임으로써 실제 애플리케이션에서 활용 가능한 안정성을 제공합니다. 이러한 혁신적인 접근법은 자연어 처리 분야에서 더욱 큰 진보를 가져올 것으로 많은 전문가들이 기대하고 있습니다.

3. 잠바 모델의 혁신적인 아키텍처

• 3-1. SSM-Transformer의 개요

• AI21 Labs의 '잠바' 모델은 SSM-Transformer 아키텍처를 채택함으로써 기존의 트랜스포머 모델이 가진 여러 한계를 해결하고자 합니다. SSM(State Space Model) 아키텍처는 특히 연속적인 데이터 및 시계열 데이터 처리에 강점을 가지며, 이는 트랜스포머보다 메모리 효율성이 우수합니다. SSM-Transformer는 전통적인 트랜스포머 구조의 보완재 역할을 하여, 더 긴 컨텍스트를 처리할 수 있는 능력을 부여합니다.

• 잠바 모델은 140K 토큰, 즉 약 10만 5천 단어를 한 번에 처리할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 이는 하드웨어 리소스의 제한을 덜 받고, 긴 문서와 복잡한 텍스트를 처리하는 데 필요한 실제적인 성능 향상을 의미합니다. 이 모델은 SSM과 트랜스포머의 하이브리드 형태로 설계되어 있어, 기존 트랜스포머 모델 대비 최대 세 배의 처리량을 자랑합니다.

• 3-2. 하이브리드 모델의 구조

• 잠바 모델의 혁신은 하이브리드 구조에서 비롯됩니다. 이 구조는 먼저 SSM이 특정 정보를 우선적으로 처리하는 확률적 접근 방식을 사용합니다. 즉, 입력된 정보 중 가장 중요한 데이터에 집중할 수 있도록 설계되어 있어, 모델이 전반적으로 더 효율적으로 작동하게 됩니다. 이는 여러 단계에서 어떤 데이터를 강조하고 무시할 것인지를 결정하는 특화된 레이어를 통해 이루어집니다.

• 게다가, 잠바 모델은 Mixture-of-Experts(MoE) 레이어를 수용하는데, 이는 다양한 신경망을 결합하여 모델의 표현성과 효율성을 동시에 높입니다. MoE 구조 내에서 잠바는 가용한 매개변수의 일부만을 활성화하여 성능 향상을 도모하며, 이는 메모리 소모를 줄이면서도 강력한 성능을 유지하는 데 중점을 둡니다.

• 3-3. SSM의 역할 및 이점

• SSM의 주된 역할은 복잡한 시계열 데이터 및 연속 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 문제를 해결하는 것입니다. 전통적인 트랜스포머 모델은 모든 입력 데이터를 처리해야 하기 때문에 긴 컨텍스트의 경우 응답 속도가 느려지거나 메모리 사용량이 급격히 증가하는 단점이 있었습니다. 그러나 SSM은 '상태공간모델'이라는 개념을 활용한다는 점에서 이와 다른 접근을 취합니다.

• SSM은 모델이 더 작은 범위의 정보에 집중할 수 있도록 돕고, 이는 모델의 개별 성능을 극대화하는 데 도움이 됩니다. 따라서 잠바 모델은 기존의 방법들보다 훨씬 더 대규모 데이터를 다룰 수 있으며, 메모리 효율성 측면에서도 큰 장점을 지니고 있습니다. 이렇게 강화된 구조는 잠바 모델이 다양한 응용 분야에서 실질적인 성과를 이루어내는 데 큰 기여를 하게 됩니다.

4. 잠바의 성능 분석

• 4-1. 처리량 비교

• AI21 Labs의 '잠바' 모델은 기존의 트랜스포머 기반 모델들과 비교했을 때 현저한 처리량 향상을 보여줍니다. '잠바'는 하이브리드 SSM-트랜스포머 아키텍처를 채택함으로써, 특히 긴 컨텍스트에서 다른 모델들보다 높은 처리량을 자랑합니다. 예를 들어, 128K 토큰의 입력 시 '잠바'는 최대 3배의 처리량을 기록하여 상대 모델들인 Llama 2-70B와 Mixtral-8x7B에 비해 두 배에서 세 배 높은 속도를 달성했습니다. 매초 처리할 수 있는 총 토큰 수는 '잠바'의 가장 큰 장점 중 하나로, 이로 인해 사용자는 긴 입력을 효과적으로 처리할 수 있게 됩니다.

• 4-2. 기존 모델과 성능 차별점

• '잠바' 모델은 그 성능 면에서 기존 트랜스포머 기반 모델들과 명확한 차별성을 보입니다. 특히, 기존의 트랜스포머 모델이 겪는 문제인 긴 컨텍스트 처리에서의 속도 저하를 극복하기 위해 SSM(State Space Model) 아키텍처를 기반으로 한 '맘바' 구조를 도입하였습니다. 이 구조는 선택적으로 입력 데이터 중 중요한 정보에 집중할 수 있는 능력을 제공하여 모델이 더 많은 맥락을 효과적으로 반영할 수 있도록 합니다. 또한, '전문가 혼합(MoE)' 기술의 도입은 같은 양의 매개변수를 사용하면서도 성능을 향상시키는 데 기여하고 있습니다.

• 4-3. 과학적 데이터 기반 성과

• '잠바'의 성능 분석은 다양한 벤치마크 시험을 통해 스스로 입증되었습니다. 예를 들어, 헬라스웩(HellaSwag) 과제에서는 '잠바'가 87.1%의 성과 점수를 기록하여 동류의 모델을 압도적으로 초월하는 결과를 보여주었습니다. 또 다른 대표적인 벤치마크인 위노그란데(WinoGrande)에서는 82.5%의 성과를 획득하여 복잡한 언어 추론을 유연하게 처리하는 능력을 입증했습니다. 이와 같은 실적은 '잠바'가 다양한 자연어 처리 작업에서 보여주는 강력한 성능을 뒷받침하고 있습니다.

5. 잠바의 실제 애플리케이션 가능성

• 5-1. 산업적 활용 사례

• AI21 Labs의 '잠바'는 다양한 산업에서 실질적으로 활용될 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 특히, 장기적인 컨텍스트 이해를 요구하는 특정 분야에서 두각을 나타낼 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 고객 서비스 산업에서는 챗봇과 가상 비서가 고객과의 대화에서 여러 턴을 거듭하는 경우가 많습니다. 이런 맥락에서 '잠바'가 제공하는 긴 컨텍스트 처리 능력은 고객과의 대화에서 더 자연스럽고 유창한 상호작용을 가능하게 합니다. 이러한 특성 덕분에 '잠바'는 고객 문의, 문제 해결 및 고객 피드백 처리 등이 필요한 다양한 업무에 적용될 수 있습니다.

• 5-2. 언어 처리에서의 응용

• '잠바'의 하이브리드 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 분야에서도 비약적인 발전을 가능하게 합니다. 언어 번역, 감정 분석, 텍스트 요약 등의 작업에서 '잠바'는 기본적인 트랜스포머 모델에 비해 확연히 향상된 성능을 보여줍니다. 그 이유는 '잠바'가 맘바(SM) 아키텍처를 통해 긴 문맥을 원활하게 처리할 수 있어, 더 깊이 있는 의미 분석이 가능하기 때문입니다. 이는 특히 긴 문서나 대화 내용에서 중요한 정보와 맥락을 잘 포착하여, 보다 정확한 번역 및 분석 결과를 도출하는 데 큰 도움이 됩니다.

• 5-3. 기술적 발전에 따른 변화 탐구

• '잠바'의 개발은 인공지능(AI) 기술의 발전에 길잡이 역할을 할 것으로 예상됩니다. 다양한 연구 결과에 따르면, '잠바'는 모듈형 설계와 전문가 혼합(MoE) 기법을 통해 처리량을 크게 향상시키며, 효율적인 자원 사용을 가능하게 합니다. 이러한 발전은 AI 시스템의 전체적인 효율성을 높이고, 더 많은 계산 요구를 충족시킬 수 있는 경량화된 솔루션을 제공합니다. 앞으로 '잠바'와 같은 모델들이 대중화됨에 따라, 더 많은 산업에서 AI의 활용도가 증가하고 있으며, 이는 기업의 운영 방식과 비즈니스 모델을 혁신적으로 변화시키는 계기가 될 것입니다.

6. 결론 및 향후 방향

• 6-1. 잠바 모델의 의미

• AI21 Labs의 '잠바' 모델은 기존 언어 모델들의 한계를 효과적으로 극복하는 중요한 이정표로 자리 잡고 있습니다. 특히, 기존 트랜스포머 모델들이 갖고 있던 긴 컨텍스트 처리 문제와 메모리 효율성 관련 제약을 해결함으로써, 자연어 처리(NLP) 분야에서의 혁신적인 진전을 이루었습니다. '잠바'는 SSM-트랜스포머 아키텍처를 통해 더욱 깊고 넓은 문맥을 이해하고 처리할 수 있는 능력을 갖추었으며, 이는 고차원적 언어 이해와 생성 가능성을 크게 확장시킵니다.

• 6-2. 향후 기술 발전 가능성

• '잠바' 모델의 발전 가능성은 무궁무진합니다. 현재 모델은 25만6000 토큰의 긴 컨텍스트를 처리할 수 있는 능력을 보유하고 있으며, 이는 향후 다양한 분야에서의 활용을 위한 기초가 될 것입니다. 이와 같은 발전은 AI의 효과적인 사용을 통해 데이터 분석, 고객 서비스, 콘텐츠 생성 등에서 전례 없는 효율성을 달성할 수 있게 합니다. 기술적 이해가 더욱 심화됨에 따라, AI21 Labs는 잠바의 성능을 지속적으로 향상시켜 미래형 AI 시스템을 구축하는 데 주력할 것으로 예상됩니다.

• 6-3. 산업적 영향과 전망

• '잠바' 모델은 다양한 산업 분야에 미치는 영향이 크다고 할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇, 번역 서비스, 콘텐츠 생성 플랫폼 등에서의 활용이 이미 연구되고 있으며, 이는 특히 생산성을 높이는 데 기여할 것입니다. AI21 Labs는 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 등과의 파트너십을 통해 다양한 산업에서의 통합을 더욱 원활히 할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 앞으로 이러한 혁신적인 언어 모델들이 다수의 산업에서 적용되고 발전함에 따라, AI의 활용 가능성과 가치 창출에 대한 기대가 커질 것입니다.

결론

• AI21 Labs의 '잠바' 모델은 기존 언어 모델의 여러 한계를 효과적으로 극복하며, 자연어 처리(NLP) 분야에서의 혁신적인 변화를 이끌어낼 중요한 이정표로 자리 잡고 있습니다. 특히, 긴 컨텍스트 처리 문제와 메모리 효율성 관련 제약을 해결함으로써, 고차원적 언어 이해와 생성 가능성을 크게 확장할 수 있는 기반을 마련하였습니다.

• '잠바'의 발전 가능성은 무궁무진합니다. 25만6000 토큰의 긴 컨텍스트를 처리할 수 있는 능력은 향후 다양한 분야에서의 활용을 위한 기초가 될 것이며, AI의 효과적인 사용을 통해 데이터 분석, 고객 서비스, 콘텐츠 생성 등에서 전례 없는 효율성을 달성할 수 있습니다. AI21 Labs는 이러한 기술적 발전을 기반으로 지속적인 성능 향상을 추구할 것으로 보입니다.

• 종합적으로, '잠바' 모델은 고객 지원 챗봇, 번역 서비스, 콘텐츠 생성 플랫폼 등 다양한 산업에서 활용될 가능성이 있으며, 이는 생산성 향상에 크게 기여할 것입니다. 앞으로 이러한 혁신적인 언어 모델들이 각각의 산업에서 적용되고 발전함에 따라, AI의 활용 가능성과 가치 창출에 대한 기대가 더욱 커질 것입니다.

용어집

• 하이브리드 SSM-트랜스포머 아키텍처 [기술]: AI21 Labs의 '잠바' 모델에 적용된 아키텍처로, SSM과 Transformer의 장점을 결합하여 긴 컨텍스트 처리를 효율적으로 수행하는 구조입니다.

• 긴 컨텍스트 [개념]: 입력 데이터에서 다루는 정보의 범위가 넓은 경우를 지칭하며, 이러한 컨텍스트를 효과적으로 처리하는 능력이 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다.

• 메모리 효율성 [개념]: 모델이 운영하는 데 필요한 메모리 자원의 사용량을 줄이는 능력으로, 복잡한 데이터 처리에서 비용 문제를 완화하는 데 중요한 요소입니다.

• SSM (State Space Model) [모델]: 연속적인 데이터 및 시계열 데이터 처리를 위해 설계된 모델로, 긴 컨텍스트 처리에서 메모리 효율성을 높이는 데 기여합니다.

• Mixture-of-Experts (MoE) [기술]: 여러 신경망 모델을 병합하여 성능을 향상시키는 구조로, 활성화되는 매개변수를 제한하여 메모리 소모를 줄이는 방식을 사용합니다.

• AI21 Labs [기관]: 대형 언어 모델 개발을 주도하는 기업으로, '잠바' 모델과 같은 혁신적인 AI 기술을 연구하고 제공합니다.

• 자연어 처리 (NLP) [분야]: 인공지능 기술의 하나로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 중점을 두는 연구 분야입니다.

• 벤치마크 시험 [평가]: 모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 설정된 표준화된 테스트로, 다양한 작업에서의 강점을 비교하는 데 사용됩니다.

출처 문서

• AI21 Labs announces 'Jamba', a large-scale language model that uses SSM-Transformer architecture and achieves approximately three times the throughput of conventional modelshttps://gigazine.net/gsc_news/en/20240329-ai21-labs-jamba/
• Jamba: AI21 Labs의 새로운 하이브리드 변환기-Mamba 언어 모델https://www.unite.ai/ko/Jamba-AI21-Labs%EC%9D%98-%EC%83%88%EB%A1%9C%EC%9A%B4-%ED%95%98%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%A6%AC%EB%93%9C-%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-Mamba-%EC%96%B8%EC%96%B4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8/
• AI21랩스, 하이브리드 SSM-트랜스포머 모델 ‘잠바 1.5’ 공개https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=162766
• AI21랩스, 하이브리드 SSM-트랜스포머 모델 `잠바 1.5` 공개https://news.zum.com/articles/92811664
• AI21 랩스, 트랜스포머 아키텍처 보완한 ‘잠바’ 공개https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=158441