AI 스마트폰의 핵심, LLM 경량화 테크닉

갤럭시 S24를 따르면, 스마트폰에서 직접 생성형 AI 기능을 활용할 수 있는 'AI 스마트폰'이 주목받고 있습니다. 삼성전자와 애플은 각각 자체 개발한 LLM을 통해 다양한 기능을 제공하고 있습니다.

LLM은 방대한 훈련 데이터와 매개 변수의 양이 많을수록 성능이 우수합니다. 최근 메타의 LLaMA 3.1은 4,050억 개의 매개 변수를 자랑하며 화제가 되고 있습니다.

LLM을 활용하려면 고성능 GPU가 필요하지만, LLM 경량화 테크닉을 이용해 스마트폰 내에서 사용할 수 있습니다.

대표적인 LLM 경량화 테크닉

LLM 연구자들은 모델 사이즈를 줄이면서 성능을 유지하는 방법을 고안하였습니다. 매개 변수가 큰 모델을 경량화하는 것이 성능에 더 유리하다는 결론에 도달했습니다.

양자화는 실수형 매개 변수를 정수형으로 변환해 LLM의 크기를 줄이고 계산 효율성을 높이는 기법입니다.

양자화(quantization)란?

양자화는 LLM의 매개 변수를 부동 소수점에서 정수로 변환하여 작게 만들어 줍니다. 이로 인해 모델 크기가 줄어들고 계산 효율성이 향상됩니다.

양자화는 성능 저하의 가능성이 있어 모델 평가가 필요합니다.

PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning)란?

PEFT는 적은 매개 변수로 빠른 문제 해결을 돕는 파인튜닝 기법이며, 다양한 데이터에 통합하기 편리합니다.

PEFT는 적은 계산 자원으로도 다양한 임무에 신속하게 적응할 수 있습니다.

마치며: LLM 경량화 테크닉은 만능이 아니다

LLM 경량화 테크닉은 모바일 환경에서 AI 기능을 효율적으로 활용하는 데 중요한 기술입니다. 그러나 양자화와 PEFT는 그 한계가 존재하며, 성능 저하 가능성을 기억해야 합니다.