양자화와 PEFT로 LLM 경량화: AI 스마트폰에서의 응용

최근 스마트폰에 탑재된 인공지능(AI) 기능이 주목받고 있습니다.

삼성 갤럭시 S24와 같은 최신 스마트폰은 고성능 AI 모델을 내장하고 있어 실시간 번역, 채팅, 사진 편집 등 다양한 기능을 제공하고 있습니다.

이러한 기능을 가능하게 하는 핵심 기술 중 하나가 바로 ‘LLM 경량화’입니다.

이 글에서는 LLM 경량화 기술이 무엇인지, 그리고 양자화(Quantization)와 PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning)라는 두 가지 주요 기법에 대해 쉽게 설명하겠습니다.

1. LLM이란 무엇인가요?

 

LLM은 ‘대형 언어 모델(Large Language Model)’의 줄임말입니다.

쉽게 말해, LLM은 다양한 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델입니다. 이런 모델들은 방대한 양의 데이터를 학습하여 문장을 이해하고, 질문에 답하고, 텍스트를 생성하는 등의 작업을 수행합니다.

하지만 LLM은 크기가 크고 복잡하기 때문에 많은 연산 자원과 메모리가 필요합니다.

2. 왜 LLM을 경량화해야 하나요?

스마트폰과 같은 작은 기기에는 대형 LLM을 직접 실행하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 LLM을 ‘경량화’하여 더 작고 효율적으로 만들 필요가 있습니다. 경량화는 모델의 크기와 연산 자원을 줄여서, 모바일 기기와 같은 자원 제한 환경에서도 LLM을 사용할 수 있도록 돕습니다.

3. 양자화(Quantization)란?

 

양자화는 LLM의 매개 변수를 더 작은 데이터 형식으로 변환하여 모델의 크기를 줄이는 기술입니다. 여기서 ‘매개 변수’란 모델이 학습한 정보를 담고 있는 숫자들을 말합니다.

 

양자화의 기본 개념

• 부동 소수점과 정수: LLM의 매개 변수는 보통 부동 소수점(32비트)으로 저장됩니다. 양자화는 이 값을 더 작은 정수(8비트)로 변환합니다.
• 크기 줄이기: 이렇게 하면 모델의 메모리 사용량이 줄어들고, 계산 속도도 빨라집니다.

예를 들어

• 원래 32비트 부동 소수점으로 저장된 값이 8비트 정수로 변환되면, 메모리 사용량이 1/4로 줄어들 수 있습니다.
• 이로 인해 모델을 더 작은 기기에서도 원활히 사용할 수 있게 됩니다.

양자화의 장점

• 메모리 절약: 모델 크기가 작아져 저장 공간과 메모리 사용이 줄어듭니다.
• 연산 속도 향상: 계산이 더 빨라져서 더 빠른 응답 속도를 제공합니다.

단점

양자화에 따른 성능 저하가 발생할 수 있다.

• 성능 저하: 데이터 형식을 줄이면서 일부 정보가 손실될 수 있어 성능이 약간 저하될 수 있습니다.

4. PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning)란?

 

PEFT는 기존 LLM을 수정하지 않고, 일부 파라미터만 조정하여 새로운 작업에 맞게 최적화하는 기법입니다.

 

PEFT의 기본 개념

• 부분 조정: 전체 모델을 변경하지 않고, 모델의 일부만 조정하여 새로운 태스크에 맞게 빠르게 적응합니다.
• 효율성: 적은 데이터와 자원으로도 효과적으로 새로운 작업에 적용할 수 있습니다.

예를 들어

• 이미 학습된 모델에 새로운 레이어를 추가하여 특정 언어 또는 도메인에 맞게 조정할 수 있습니다.

PEFT의 장점

• 빠른 적응: 새로운 작업이나 도메인에 빠르게 적응할 수 있습니다.
• 저렴한 자원: 전체 모델을 수정하지 않아도 되므로 계산 자원과 시간이 절약됩니다.

단점

• 최적 성능 제한: 전체 모델을 조정하는 것보다 특정 작업에서의 성능을 최적화하는 데 어려울 수 있습니다.

5. LLM 경량화 기술의 실제 적용

AI 스마트폰에서는 이러한 경량화 기술이 매우 중요한 역할을 합니다.

예를 들어, 삼성 갤럭시 S24는 LLM 경량화 기술을 통해 강력한 AI 기능을 모바일 기기에서 직접 실행할 수 있습니다.

이를 통해 사용자는 실시간 번역, 채팅, 사진 편집 등을 더욱 원활하게 사용할 수 있습니다.

 

LLM의 경량화 기술은 스마트폰과 같은 자원 제한 환경에서 AI 기능을 효율적으로 제공하는 데 필수적입니다.

양자화와 PEFT는 이러한 기술의 핵심으로, 각각의 장단점을 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

개발자라면 이러한 기술의 특징과 한계를 잘 파악하고, 자신의 프로젝트에 맞는 방식으로 적용해 보시기 바랍니다.

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