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1. 핵심 요약
- 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상은 단순히 모델 크기를 키우는 것 이상으로, 아키텍처, 학습 방식, 평가 전략에 의해 좌우됨을 강조합니다.
- LLM 평가 시 정확도뿐만 아니라 다양성(diversity)을 측정하는 새로운 지표인 Infinity-Chat 벤치마크가 제시되었으며, 모델 간의 응답 동질화 현상이 심각함을 보여줍니다.
- 강화 학습(RL)의 확장성은 네트워크 깊이를 늘리는 방향으로, 단순히 데이터 양을 늘리는 것보다 더 효과적일 수 있다는 연구 결과가 발표되었습니다.
2. 기사 상세 번역
LLM의 수렴과 다양성 측정의 중요성
수년간 LLM 평가는 정확성에 초점을 맞춰왔습니다. 하지만 브레인스토밍, 아이디어 발상, 창의적 종합과 같이 개방형 또는 모호한 작업에서는 정답이 하나로 정해져 있지 않은 경우가 많습니다. 오히려 모델이 동일하고 “안전”하며, 높은 확률의 응답을 반복하는 현상이 위험합니다.
본 논문에서는 Infinity-Chat이라는 벤치마크를 소개합니다. 이는 개방형 생성에서 다양성과 다원성을 측정하기 위해 특별히 설계되었습니다. 정답을 옳고 그름으로 평가하는 대신, 다음과 같은 지표를 측정합니다.
- 모델 내부 붕괴(Intra-model collapse): 동일한 모델이 얼마나 자주 자신을 반복하는가
- 모델 간 동질성(Inter-model homogeneity): 서로 다른 모델의 출력이 얼마나 유사한가
결과는 불편하지만 중요합니다. 다양한 아키텍처와 제공업체의 모델이 유효한 답변이 여러 개 존재하더라도 유사한 출력으로 수렴하는 경향이 있다는 것입니다.
실무에 미치는 영향
기업의 경우, 이는 “정렬(alignment)”을 상충 관계로 재구성합니다. 선호도 튜닝 및 안전 제약 조건은 다양성을 감소시켜, 어시스턴트가 지나치게 안전하고 예측 가능하며, 지배적인 관점에 편향되도록 만들 수 있습니다.
핵심 시사점: 제품이 창의적이거나 탐색적인 출력을 기반으로 하는 경우, 다양성 지표는 핵심 요소로 고려되어야 합니다.
어텐션 메커니즘의 진화: 간단한 게이트의 역할
트랜스포머 어텐션은 이미 확립된 기술로 여겨졌습니다. 하지만 본 논문은 그렇지 않다는 것을 증명합니다.
저자들은 작은 아키텍처 변경 사항을 도입합니다. 스케일드 닷 프로덕트 어텐션 이후 쿼리에 따라 달라지는 시그모이드 게이트를 각 어텐션 헤드에 적용하는 것입니다. 그뿐입니다. 이국적인 커널이나 막대한 오버헤드는 없습니다.
수십 번의 대규모 학습 실행(밀집 모델 및 MoE 모델 포함, 학습에 사용된 토큰 수는 조 단위)에서 이 게이트 변형은 다음과 같은 결과를 보여주었습니다.
- 안정성 향상
- “어텐션 싱크(attention sinks)” 감소
- 장문맥 성능 향상
- 기본 어텐션보다 일관되게 우수한 성능
작동 원리
게이트는 다음과 같은 요소를 도입합니다.
- 어텐션 출력의 비선형성
- 병리적 활성화를 억제하는 암묵적 희소성
이는 어텐션 실패가 순전히 데이터 또는 최적화 문제라는 가정에 도전합니다.
핵심 시사점: LLM의 신뢰성 문제 중 일부는 알고리즘적인 문제가 아니라 아키텍처적인 문제일 수 있으며, 놀라울 정도로 작은 변경 사항으로 해결할 수 있습니다.
강화 학습의 확장성: 깊이의 중요성
일반적인 통념에 따르면, RL은 밀집된 보상이나 데모 없이 확장성이 좋지 않습니다. 하지만 본 논문은 이러한 가정이 불완전하다는 것을 보여줍니다.
저자들은 일반적인 2~5개 레이어에서 거의 1,000개 레이어로 네트워크 깊이를 공격적으로 확장하여, 자기 지도 학습 기반의 목표 조건부 RL에서 2배에서 50배에 이르는 성능 향상을 입증했습니다.
핵심은 무차별적인 접근 방식이 아닙니다. 깊이와 함께 대조적 목표, 안정적인 최적화 방식, 목표 조건부 표현을 결합하는 것입니다.
로봇 공학을 넘어선 의미
에이전트 시스템 및 자율 워크플로우의 경우, 이는 표현 깊이가 데이터나 보상 형성을 능가하는 일반화 및 탐색의 중요한 요소가 될 수 있음을 시사합니다.
핵심 시사점: RL의 확장성 제한은 근본적인 문제가 아니라 아키텍처적인 문제일 수 있습니다.
확산 모델의 일반화 능력: 메모리화의 역할
확산 모델은 매개변수가 엄청나게 많지만, 놀랍도록 잘 일반화됩니다. 본 논문은 그 이유를 설명합니다.
저자들은 다음과 같은 두 가지 뚜렷한 학습 시간 척도를 식별합니다.
- 생성 품질이 빠르게 향상되는 시간 척도
- 메모리화가 나타나는 훨씬 느린 시간 척도
중요한 점은 메모리화 시간 척도가 데이터 세트 크기에 따라 선형적으로 증가하여 모델이 과적합 없이 개선될 수 있는 시간이 넓어진다는 것입니다.
실질적인 시사점
이는 조기 중단 및 데이터 세트 확장 전략을 재구성합니다. 메모리화는 불가피한 것이 아니라 예측 가능하고 지연될 수 있습니다.
핵심 시사점: 확산 학습에서 데이터 세트 크기는 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 과적합을 지연시키는 역할도 합니다.
강화 학습은 추론 성능을 향상시킬 뿐, 추론 능력을 창출하지 않는다
NeurIPS 2025에서 가장 전략적으로 중요한 결과는 동시에 가장 냉정한 결과입니다.
본 논문은 검증 가능한 보상을 사용한 강화 학습(RLVR)이 실제로 LLM에서 새로운 추론 능력을 창출하는지, 아니면 기존 능력을 재구성하는지 엄격하게 테스트합니다.
결론은 다음과 같습니다. RLVR은 주로 샘플링 효율성을 향상시킬 뿐, 추론 능력을 향상시키지 않습니다. 충분히 큰 샘플 크기에서는 기본 모델이 이미 올바른 추론 경로를 포함하고 있는 경우가 많습니다.
LLM 학습 파이프라인에 미치는 영향
RL은 다음과 같이 이해하는 것이 좋습니다.
- 분포를 형성하는 메커니즘
- 근본적으로 새로운 기능을 생성하는 것이 아님
핵심 시사점: 추론 능력을 진정으로 확장하려면 RL을 교사 증류 또는 아키텍처 변경과 같은 메커니즘과 결합해야 하며, 단독으로 사용해서는 안 됩니다.
더 큰 그림: AI 발전은 시스템에 의해 제한되고 있다
이러한 논문들을 종합적으로 고려하면 다음과 같은 공통된 주제가 나타납니다.
현대 AI의 병목 현상은 더 이상 원시 모델 크기가 아니라 시스템 설계입니다.
- 다양성 붕괴는 새로운 평가 지표를 요구합니다.
- 어텐션 실패는 아키텍처적 수정이 필요합니다.
- RL 확장성은 깊이와 표현에 따라 달라집니다.
- 메모리화는 매개변수 수보다 학습 역학에 따라 달라집니다.
- 추론 능력 향상은 분포 형성에 달려 있으며, 최적화에만 달려 있지 않습니다.
빌더에게 전달되는 메시지는 명확합니다. 경쟁 우위는 “가장 큰 모델을 가진 사람”에서 “시스템을 이해하는 사람”으로 이동하고 있습니다.
Maitreyi Chatterjee는 소프트웨어 엔지니어입니다.
Devansh Agarwal은 현재 FAANG에서 ML 엔지니어로 근무하고 있습니다.
3. 기술 용어 해설
- Agentic AI: 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 환경과 상호 작용하여 목표를 달성하는 AI 시스템. 자율적인 에이전트처럼 작동합니다.
- Execution Layer: AI 모델이 실제 세계에서 작업을 수행하기 위해 필요한 인프라 및 도구 모음. LLM을 통해 생성된 의도를 실행 가능한 단계로 변환하고, 외부 시스템과 연동하는 역할을 합니다.
- Mixture of Experts (MoE): 여러 개의 “전문가” 모델을 결합하여 사용하는 모델 아키텍처. 각 전문가는 특정 유형의 입력에 특화되어 있으며, 입력에 따라 적절한 전문가를 선택하여 사용함으로써 효율성과 성능을 높입니다.
- Infinity-Chat: LLM의 다양성과 다원성을 측정하기 위해 개발된 새로운 벤치마크.
- Attention Sinks: 어텐션 메커니즘에서 특정 토큰에 과도하게 집중되어 정보 흐름을 방해하는 현상.
- Contrastive Objectives: 서로 다른 데이터 포인트를 구별하도록 학습하는 목표 함수.
- Teacher Distillation: 큰 모델(teacher)의 지식을 작은 모델(student)에게 전달하는 학습 방법.
4. 수석 분석가의 Insight
본 보고서에서 다룬 NeurIPS 2025 논문들은 AI 발전의 새로운 지형을 제시합니다. 단순히 모델 크기를 키우는 것만으로는 한계에 도달했으며, 아키텍처 혁신, 학습 방식 개선, 그리고 시스템 설계 최적화가 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 국내 IT 업계는 이러한 변화에 발맞춰 LLM의 다양성 확보, 어텐션 메커니즘 개선, 강화 학습의 효율적인 활용 방안을 모색해야 할 것입니다. 특히, 시스템 레벨의 이해도를 높이고, AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 데 필요한 인프라 구축에 투자를 집중해야 할 시점입니다.
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