AI 모델 최적화의 새로운 흐름, 뮤온(Muon) 옵티마이저

핵심 요약

기존의 아담(Adam) 옵티마이저 대신, 메모리 효율과 학습 효과가 뛰어난 뮤온(Muon) 옵티마이저가 등장해 인공지능 모델의 학습 방법을 혁신하고 있습니다. 특히 작은 언어 모델에서 성능과 속도, 메모리 사용 면에서 강점을 보입니다.

머신러닝 모델 최적화란?

머신러닝에서 모델의 성능을 끌어올리려면 수많은 '파라미터' 값을 잘 찾아야 합니다. 이 작업을 '최적화'라고 하며, 그 도구가 '옵티마이저'입니다.

아담(Adam) 옵티마이저의 한계

아담은 파라미터마다 두 개의 추가 변수(모멘텀과 분산)을 저장해 빠르고 안정적으로 학습합니다. 그러나 이런 방식은 메모리를 두 배로 사용하며, 파라미터 간의 관계를 고려하지 않고 독립적으로 업데이트합니다.

뮤온(Muon) 옵티마이저의 혁신적 접근

뮤온은 파라미터의 '행렬' 구조에 착안해, 모멘텀 행렬을 '직교화'해 드물게 중요한 학습 방향까지도 반영합니다. 덕분에 예외적인 특성까지 학습할 수 있어 더 정교한 결과를 만듭니다.

행렬 직교화와 SVD (특이값 분해)

행렬을 직교화해 학습 효율을 높이려면 복잡한 SVD 연산이 필요하지만, 뮤온은 이를 반복적인 '홀수차 다항식 함수'로 효율적으로 근사합니다. 반복 적용하면 모든 방향의 값이 균형 있게 1에 가까워집니다.

뮤온(Muon) 알고리즘의 주요 단계

파라미터별 모멘텀 계산 모멘텀 행렬 단위 크기로 정규화 효율적인 다항식 변환을 5번 반복해 직교화 이렇게 얻은 행렬로 파라미터 업데이트 모든 과정을 GPU로 빠르게 처리

대규모 모델에서의 추가 조절

큰 모델 학습시에는 기존처럼 AdamW에서 사용한 가중치 감소와, 행렬 크기에 따른 학습률 조정이 추가로 필요합니다.

불안정한 주의(attention) 값의 제어 방법 – QK-clip

트랜스포머 구조에서 'attention logits' 값이 지나치게 커지는 현상을 감지하면, 핵심 매개변수(W_Q, W_K)을 일정 비율로 축소해 안정성을 유지합니다. 이 방법을 'QK-clip'이라고 합니다.

MLA(Multi-Head Latent Attention)와 MuonClip

DeepSeek의 MLA 방식을 쓸 때, 각 헤드별로 적절히 파라미터를 개별적으로 조절해야 하고, 위치 임베딩(RoPE)이 혼합된 경우에는 공유되는 파라미터의 중복 스케일링을 피하기 위한 'MuonClip' 테크닉을 적용합니다.

뮤온(Muon)과 MuonClip의 실질적 효과

뮤온과 MuonClip으로 학습하면 attention 값이 일정 범위에 안정적으로 유지되어 훈련 과정이 더 안전하고, 결과적으로 모델 품질이 좋아집니다.

인사이트

옵티마이저의 역사적 변화를 파악하면, 모델 성능과 효율이 얼마나 많이 좌우되는지 알 수 있습니다. 최신 알고리즘을 적용한 뮤온(Muon) 기법은 작은 모델뿐 아니라 대형 모델에서도 유용하게 응용할 수 있습니다. 실전에서 빠른 학습, 낮은 메모리 사용, 그리고 안정적인 결과가 필요하다면 뮤온과 MuonClip을 꼭 실험해보세요. 모델 파라미터의 구조(행렬성)에 집중하는 것이 중요한 트렌드임을 기억하세요!

출처 및 참고 :