AI와 인공지능 혁신: Character.ai가 밝힌 대규모 트랜스포머 훈련 극대화 비법

AI, 인공지능 분야의 트랜스포머 모델은 지금도 끝없이 덩치를 키우며 인간처럼 “생각”하는 법을 배우고 있습니다. 그런데 이렇게 방대한 모델을 훈련시킬 때는 엄청난 연산량과 고비용, 그리고 통신 병목이라는 독특한 어려움이 함께 따라오죠. 최근 Character.ai는 실제 대규모 AI 개발 현장에서 쌓은 노하우를 공개하며, 트랜스포머 훈련을 빠르고 효율적으로 만드는 실전 비법을 소개했습니다. 오늘은 이 중 가장 혁신적인 기술 다섯 가지를 쉽고 재미있게 풀어봅니다.

Squinch: 6비트 그라디언트 압축으로 통신 병목 잡기

머신러닝의 ‘심장’이라 할 수 있는 그라디언트(gradient)는 모델이 학습할 때 매번 각 노드에서 주고받아야 하는 미세한 신호입니다. 하지만 모델이 커질수록 이 그라디언트가 어마어마한 데이터를 차지하면서 네트워크 병목을 만들죠.

Character.ai가 개발한 Squinch는 그라디언트 정보를 단 6비트만 활용해 압축합니다. 압축이라고 하면 정보 손실이 걱정되지만, Squinch는 트랜스포머 모델의 특성(정규화되고 분포가 일정한 그라디언트)만을 똑똑하게 노려, bfloat16처럼 정밀도를 거의 잃지 않고 통신량만 줄여줍니다. 그 결과, 최첨단 클러스터 대비 1/4의 대역폭만으로도 대화형 AI를 빠르게 키울 수 있었죠.

이 기술은 단순한 양자화(quantization)와 달리, 각 블록의 범위 최적화와 부호, 크기 정보까지 똑똑하게 저장하여 정밀도를 챙깁니다. 압축에 성공하면 곧장 비용 절감과 빠른 학습, 그리고 더 큰 모델로의 도전이 가능해집니다.

Attention Z-Reg: 정밀도를 위한 주의 메커니즘 정규화

트랜스포머의 “눈”이라 불리는 Attention 메커니즘. 하지만 학습이 길어지면, 주의 점수(logits)가 너무 커져 bfloat16처럼 정밀도가 한정된 숫자 시스템에서 정보가 뭉개질 수 있습니다.

여기서 등장하는 것이 바로 Attention Z-Reg. 이 기법은 Attention의 로그값을 모델이 일관된 범위 안에서 “수렴”하도록 은근하게 제어해줍니다. 이렇게 하면 큰 값에서 정밀도가 뭉개지지 않고, 작은 값에서도 정확하게 계산할 수 있죠. 실제로는 손실 함수에 가상 항목을 추가하는 방식이지만, 최종 정밀도와 학습 안정성이 동시에 잡히는 일종의 안전 장치라고 할 수 있습니다.

Dynamic Clamping: 양자화 하면서도 작은 신호까지 놓치지 않기

양자화는 모델 학습에서 데이터를 미리 ‘둥글게’ 만들어 계산량을 줄이는 방법이지만, 값이 너무 작아지면 그게 모두 0으로 몰려 학습이 망가집니다. 특히 ReLU^2 같은 활성화 함수를 쓴다면 이 현상이 심해지는데요.

Dynamic Clamping은 양자화된 값의 범위를 입력의 변화와 가중치의 RMS(평균제곱근)에 따라 동적으로 조정합니다. 즉, 값이 작아도 필요한 만큼의 폭을 자동으로 확보해, 작은 신호도 0이 되지 않게 지키죠. 이 방법 덕분에 정밀 손실 없이 빠른 양자화 훈련(Quantization Aware Training, QAT)이 가능해집니다.

Visibility Mask: 복잡한 문서 구조도 효율적으로 트리 훈련!

AI가 한 줄짜리 채팅만 배우는 게 아니라, 문서처럼 복잡하고 트리 구조로 얽힌 데이터를 배울 때는 각 토큰끼리 “누가 누구를 볼 수 있는가?”라는 정보를 똑똑하게 관리해야 합니다.

기존의 마스킹 방식은 복잡한 구조나 여러 입력 단위를 한 번에 처리하기에 비효율적이었습니다. Visibility Mask는 각 토큰마다 ‘시작점’과 ‘끝점’만 기록해서, 트리 구조나 독립적인 여러 문서, 빔서치 등 다양한 상황에서도 누가 누구를 참고할 수 있을지 아주 압축적으로 표현합니다. 그 결과, 데이터 패킹 효율이 오르고 훈련 속도도 크게 향상됩니다.

Gumbel Softmax를 활용한 모델 증류 최적화

모델 증류는 큰 ‘교사’ 모델의 지식을 작은 ‘학생’ 모델로 효과적으로 전달하는 과정입니다. 하지만 엄청난 확률 분포 데이터를 다 저장하려면 비용이 많이 드는 게 현실.

Character.ai는 Gumbel Softmax 샘플링을 이용해, 원래의 확률 분포와 거의 동일한 정보를 훨씬 작은 데이터만 저장하는 방식(토큰 서브셋만 저장, 교사 분포에 의거 확률 복원)을 활용합니다. 이렇게 하면 증류 데이터 저장 공간과 통신 비용은 확 줄고, 학생 모델은 교사 모델의 지적 능력을 거의 그대로 흡수할 수 있죠.

왜 중요한가? AI 확장의 실질적 돌파구

위 다섯 가지 기법 모두, 실제 현장에서 “빡빡한 자원”과 “더 큰 모델” 사이에서 고민하는 AI 엔지니어의 피땀 어린 해법입니다. 트랜스포머를 개발하는 데 있어 통신, 정밀도, 저장공간, 복잡한 데이터 관계까지 “어디서든 병목”이 생길 수 있는데, Character.ai는 이 부분을 집중적으로 최적화해왔습니다.

최근 AI 모델 규모가 기하급수적으로 커지고 있다는 점에서, 이런 효율화 기술은 단순한 기술적 체험을 넘어 AI 산업 전체의 생산성 혁신으로 이어집니다. 실제로 오늘날 다양한 AI 기업과 연구팀이 이와 유사한 압축, 정규화, 증류, 데이터 구조 최적화 방법으로 경쟁을 벌이고 있죠[3].

기술의 핵심은, 복잡한 AI를 누구나 손쉽고 저비용으로 다룰 수 있게 만드는 데 있습니다. 앞으로도 Character.ai를 비롯한 다양한 AI 기업의 모델 훈련 비법이 오픈소스를 통해 공개될수록, 더 많은 개발자와 기업이 초대형 AI의 힘을 실무에 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.

참고

[1] Optimizing Large-Scale Pretraining at Character.ai - Character.ai Blog

[2] AI Optimization Techniques: 10 Practical Ways to Speed Up Models and Cut Costs - Lovarank Blog