현대 AI의 연산 줄타기
대규모 언어 모델(LLM)은 현대 인공 지능의 기둥으로 서 있으며, 산업과 과학적 발견을 재편하는 놀라운 능력을 보여줍니다. 인간과 유사한 텍스트 생성, 정교한 대화형 에이전트 구동, 심지어 복잡한 연구 작업 지원 능력은 LLM을 필수 불가결한 도구로 만들었습니다. 이러한 강력한 모델의 중심에는 교대 계층(alternating layers)으로 특징지어지는 transformer 아키텍처가 있습니다. 토큰으로 분할된 입력 데이터는 다양한 토큰의 중요성을 가중하는 어텐션 메커니즘(attention mechanisms) 시퀀스를 통과한 다음, 얻어진 정보를 처리하는 피드-포워드 네트워크(FFN)를 거칩니다. 이 계층적이고 순차적인 처리는 transformer가 학습하고 출력을 생성하는 방식의 기본입니다.
그러나 효과적이긴 하지만 바로 이 아키텍처는 모델의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 점점 더 큰 과제를 제시합니다. 순차적 특성은 각 계층이 일반적으로 이전 계층의 계산이 완료되기를 기다려야 다음 계산을 시작할 수 있음을 의미합니다. 이러한 단계별 처리는 특히 추론 단계(inference phase) – 훈련된 모델이 실제로 예측이나 텍스트를 생성하는 데 사용되는 단계 – 에서 고유한 병목 현상을 만듭니다. 고급 AI 비서를 구동하는 모델과 같이 수천억 또는 수조 개의 매개변수를 통합하는 모델이 등장함에 따라 추론에 필요한 계산 리소스와 시간은 극적으로 증가합니다. 이러한 수요 증가는 상당한 지연 시간(latency, 응답 지연), 처리량 감소(throughput, 시간당 처리 요청 수), 운영 비용 증가로 이어져 가장 강력한 LLM의 광범위한 배포와 실시간 적용을 방해합니다. 결과적으로 추론 효율성 향상은 AI 연구 커뮤니티 내에서 가장 중요한 관심사가 되었으며, 이러한 모델이 제공하는 놀라운 성능을 저하시키지 않으면서 계산을 간소화할 수 있는 혁신적인 전략에 대한 탐구를 촉발했습니다. 핵심 과제는 특히 계산이 여러 GPU에 걸쳐 이루어져 처리 시간에 통신 오버헤드를 추가하는 분산 환경에서 순차 실행에 의해 부과되는 제약을 완화하는 데 있습니다.
최적화 환경 탐색: 기존 도구와 그 한계
LLM을 더 가볍고 빠르게 만들기 위한 지속적인 노력 속에서 연구자들은 최적화 기술 툴킷을 개발했습니다. 각각은 효율성으로 가는 길을 제공하지만, 종종 자체적인 절충안을 수반하여 단일 방법이 보편적인 해결책이 되는 것을 막습니다. 이러한 절충안을 이해하는 것은 FFN Fusion과 같은 새로운 접근 방식의 필요성을 인식하는 데 중요합니다.
한 가지 두드러진 기술은 **양자화(quantization)**입니다. 이는 모델의 가중치와 활성화를 나타내는 데 사용되는 수치 정밀도를 줄이는 것을 포함합니다. 표준 32비트 부동 소수점 숫자 대신 모델은 16비트, 8비트 또는 더 낮은 비트 표현을 사용할 수 있습니다. 이는 모델의 메모리 사용량을 직접적으로 줄이고 계산 속도를 크게 높일 수 있습니다. 낮은 정밀도 숫자에 대한 연산은 일반적으로 더 빠르고 에너지를 덜 필요로 하기 때문입니다. 그러나 양자화에는 위험이 따릅니다. 정밀도를 줄이면 정보 손실이 발생하여 잠재적으로 모델의 정확도가 저하될 수 있습니다. 이 위험은 매우 낮은 비트 폭에서 더욱 두드러지며, 정확도 저하를 완화하기 위해 신중한 구현과 때로는 재훈련이 필요합니다. 과제는 성능 저하를 허용 가능한 한계 내로 유지하면서 효율성 향상을 극대화하는 최적점을 찾는 데 있습니다.
또 다른 일반적인 전략은 **가지치기(pruning)**입니다. 이 기술은 대규모 신경망 내의 많은 매개변수가 중복되거나 최종 출력에 최소한으로 기여할 수 있다는 원칙에 따라 작동합니다. 가지치기 알고리즘은 이러한 덜 중요한 연결이나 뉴런을 식별하고 제거하여 더 작고 희소한(sparser) 모델을 만듭니다. 양자화와 마찬가지로 가지치기는 메모리 요구 사항과 계산 부하를 줄입니다. 그러나 제거해도 ‘안전한’ 매개변수를 정확하게 식별하는 것은 복잡합니다. 공격적인 가지치기는 의도치 않게 중요한 구성 요소를 제거하여 상당한 정확도 손실을 초래할 수 있습니다. 성능을 회복하기 위해 가지치기 후 모델을 미세 조정하는 것이 종종 필요하며, 이는 워크플로우에 복잡성을 더합니다. 가지치기된 모델이 효과적으로 유지되도록 신중한 보정이 필수적입니다.
보다 구조적으로 구별되는 접근 방식은 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델입니다. 모든 입력을 전체 네트워크를 통해 처리하는 대신, MoE 모델은 여러 ‘전문가’ 하위 네트워크(일반적으로 FFN)로 구성됩니다. 각 입력 토큰에 대해 게이팅 메커니즘(gating mechanism)이 동적으로 이러한 전문가의 작은 하위 집합을 선택하여 계산을 수행합니다. 이러한 조건부 계산은 주어진 입력에 대해 모델의 총 매개변수 중 일부만 활성화됨을 의미하며, 특히 매우 큰 모델의 훈련 및 추론 중에 상당한 계산 절약을 가져옵니다. MoE 모델은 합리적인 계산 비용을 유지하면서 수조 개의 매개변수로 확장될 수 있습니다. 그러나 그 효율성은 워크로드에 크게 의존합니다. 선택적 활성화 패턴이 우수한 하드웨어 활용으로 이어지는 매우 큰 배치 크기를 처리하는 데 탁월합니다. 더 작거나 중간 크기의 배치 크기에서는 MoE 모델이 계산 리소스의 활용도 저하로 어려움을 겪을 수 있습니다. 희소하게 활성화된 전문가가 병렬 하드웨어를 지속적으로 바쁘게 유지하지 못할 수 있기 때문입니다. 또한 MoE 모델을 구현하고 로드 밸런싱하는 것은 표준 ‘밀집(dense)’ 아키텍처를 배포하는 것보다 더 복잡할 수 있습니다.
양자화, 가지치기, MoE 모델은 LLM 최적화에서 가치 있는 발전을 나타내지만, 그들의 내재된 한계는 대안적이거나 보완적인 전략의 필요성을 강조합니다. 다양한 시나리오에 걸쳐 광범위한 효율성 향상을 제공할 수 있는 방법에 대한 탐구는 계속되고 있으며, 이상적으로는 정확도나 구현 복잡성에 대한 절충이 적어야 합니다. 특히 훈련 및 배포의 상대적 단순성으로 인해 여전히 인기 있는 밀집 모델 아키텍처에 대해서는 더욱 그렇습니다.
FFN Fusion: Transformer에서의 병렬성 재고
이러한 최적화 기술 환경 속에서 NVIDIA 연구원들은 FFN Fusion이라는 매력적인 새로운 접근 방식을 도입했습니다. 이 기술은 매개변수를 변경하거나 부분을 선택적으로 활성화하는 것이 아니라, 계산 시퀀스를 병렬화하는 방법을 근본적으로 재고함으로써 transformer 아키텍처에 내재된 순차적 병목 현상에 직접 맞섭니다. 이 혁신은 심층 transformer 모델 내 FFN 계층의 동작에 대한 중요한 관찰에서 비롯됩니다.
Puzzle이라는 진단 도구를 사용하여 연구원들은 대형 모델의 내부 작동을 분석했습니다. 실험적으로 어텐션 계층을 제거했을 때, 모델이 종종 놀랍도록 긴 연속적인 FFN 계층 시퀀스를 유지한다는 것을 발견했습니다. 더 중요한 것은 분석 결과, 이러한 인접한 FFN이 수행하는 계산이 종종 최소한의 상호 의존성을 보인다는 것이 밝혀졌습니다. 본질적으로 시퀀스에서 한 FFN의 출력이 바로 다음 FFN에 필요한 방향 경로 또는 핵심 정보를 크게 변경하지 않는 경우가 많았습니다. 이는 전통적으로 차례로 실행되었던 이러한 FFN들이 모델의 전반적인 기능을 크게 방해하지 않으면서 동시에 병렬 실행될 가능성이 있음을 시사했습니다.
이 통찰력은 FFN Fusion의 기반을 형성했습니다. 핵심 아이디어는 우아하게 단순하면서도 강력합니다. 계산 의존성이 낮은 연속적인 FFN 계층 시퀀스를 식별하고, 이를 병렬로 동등한 계산을 수행하는 단일의 더 넓은 FFN 계층으로 병합하는 것입니다. 입력 -> FFN1 -> FFN2 -> FFN3 -> 출력과 같은 체인 대신, 융합된 구조는 입력 -> Fused_FFN (FFN1+FFN2+FFN3과 병렬로 동등) -> 출력이 됩니다. 이러한 아키텍처 변환은 여러 단계를 단일의 더 넓은 계산 단계로 대체하여 네트워크의 순차적 깊이를 효과적으로 단축합니다. 이러한 낮은 의존성의 FFN 시퀀스를 대상으로 함으로써 FFN Fusion은 모델의 표현력과 정확성을 보존하면서 지연 시간과 계산 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다. Llama-3.1-405B-Instruct에서 Ultra-253B-Base를 개발한 것은 이 기술의 잠재력을 보여주는 주요 시연 사례였습니다.
아키텍처 연금술: FFN Fusion 작동 방식
FFN Fusion의 마법은 피드-포워드 네트워크의 기본 수학적 구조를 영리하게 조작하는 데 있습니다. 이는 단순히 기존 계층을 나란히 실행하는 것이 아니라, 원래 시퀀스의 집합적 동작을 복제하지만 동시에 수행하는 새로운 통합 계층을 만드는 것을 포함합니다.
k개의 연속적인 FFN 계층 시퀀스를 고려해 봅시다. 표준 transformer에서 입력 x는 FFN1을 통과하고, 그 출력은 FFN2의 입력이 되며, FFNk까지 계속됩니다. 각 단계는 이전 단계의 완료에 명시적으로 의존합니다. FFN Fusion은 이 의존성 사슬을 끊습니다. 수학적으로 FFN은 일반적으로 중간에 비선형 활성화 함수(예: GeLU 또는 SwiGLU)가 있는 두 개의 선형 변환을 포함합니다: FFN(x) = W_out * Activation(W_in * x). FFN Fusion은 선형 변환을 종종 결합할 수 있다는 사실을 활용합니다.
융합 프로세스는 개별 FFN 계층의 **가중치를 연결(concatenating)**하여 작동합니다. 구체적으로, 연속적인 FFN의 입력 가중치 행렬(W_in)은 융합된 계층을 위한 단일의 더 큰 입력 가중치 행렬로 결합됩니다(예: 블록 대각선 방식). 유사하게, 출력 가중치 행렬(W_out)은 단일의 더 넓은 출력 가중치 행렬을 형성하기 위해 연결됩니다. 활성화 함수는 이 더 큰 구조 내에서 요소별로 적용됩니다. 이 구성은 융합된 FFN이 원래 FFN에 해당하는 병렬 경로를 통해 원래 입력 x에 대해 동시에 작동하도록 보장합니다. 이러한 병렬 경로의 출력은 연결된 출력 가중치의 구조에 의해 암묵적으로 집계됩니다.
이론적 토대는 원래 계층 간의 의존성이 실제로 낮았다면 이 융합된 구조가 원래 FFN 시퀀스와 동일한 표현 능력을 유지할 수 있음을 확인합니다. 핵심은 융합에 적합한 어떤 시퀀스를 식별하는 것입니다. 이를 체계적으로 수행하기 위해 NVIDIA 연구원들은 의존성 분석(dependency analysis) 기법을 사용했습니다. 그들은 대표적인 입력 토큰 집합에 대해 연속적인 FFN 계층의 출력 은닉 상태(hidden states) 간의 **코사인 거리(cosine distance)**를 측정했습니다. 작은 코사인 거리는 한 FFN의 출력 벡터가 시퀀스에서 다음 FFN의 출력 벡터와 매우 유사한 방향을 가리킨다는 것을 나타냅니다. 이러한 유사성은 낮은 기능적 의존성을 시사합니다. 즉, 두 번째 FFN이 첫 번째 FFN에 의해 설정된 정보 표현을 크게 변경하지 않는다는 것입니다. 계층 전체에 걸쳐 일관되게 낮은 코사인 거리를 보이는 FFN 시퀀스는 융합의 주요 후보로 식별되었습니다. 이를 병합하면 모델의 학습된 표현과 전반적인 성능을 방해할 가능성이 적기 때문입니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 FFN Fusion을 모델에서 가장 효과적이고 가장 적게 방해되는 부분에 목표적으로 적용할 수 있습니다.
거대 모델에서 단거리 선수로: Ultra-253B-Base 변환
FFN Fusion의 실제적인 힘은 당시 공개된 가장 큰 모델 중 하나인 Llama-3.1-405B-Instruct에 적용됨으로써 생생하게 입증되었습니다. 4050억 개의 매개변수를 자랑하는 이 모델은 추론을 위한 상당한 계산 부담을 나타냈습니다. 연구원들은 FFN Fusion과 전략적 가지치기를 결합하여 Ultra-253B-Base라는 새롭고 더 효율적인 모델을 만들기 위한 아키텍처 개선 프로세스에 착수했습니다.
변환 프로세스에는 여러 단계가 포함되었습니다:
- 분석: 의존성 분석 도구(코사인 거리 측정)를 사용하여 연구원들은 Llama-405B 아키텍처 내에서 계층 간 의존성이 낮은 연속적인 FFN 계층 시퀀스를 식별했습니다.
- 융합: 식별된 FFN 시퀀스는 이전에 설명한 대로 단일의 더 넓은 FFN 계층으로 융합되었습니다(가중치 연결). 이는 네트워크의 순차적 단계 수를 직접적으로 줄였습니다.
- 가지치기: 동시에 또는 이후에 덜 중요하다고 간주되는 매개변수(표준 가지치기 기술을 통해 식별되거나 융합 프로세스에 의해 정보를 얻었을 수 있음)가 모델에서 제거되었습니다.
이 결합된 접근 방식은 2530억 개의 매개변수를 가진 Ultra-253B-Base 모델을 탄생시켰습니다. 이는 원래 405B 모델보다 37% 이상 매개변수가 감소한 상당한 감소입니다. 융합을 통해 달성된 아키텍처 변경은 성능을 유지하면서 이러한 상당한 크기 감소를 가능하게 하는 데 핵심이었습니다. 목표는 단순히 더 작은 모델이 아니라, FFN Fusion에 의해 잠금 해제된 증가된 병렬성 덕분에 근본적으로 더 빠르고 계산적으로 더 경제적인 모델이었습니다. 이 사례 연구는 대규모 모델이 효율성을 위해 실질적으로 재구성될 수 있음을 보여주는 중요한 개념 증명이었습니다.
이득 측정: 성능, 속도 및 리소스 절약
모든 최적화 기술의 진정한 테스트는 측정 가능한 영향에 있습니다. Ultra-253B-Base의 경우, Llama-405B 기반에 FFN Fusion과 가지치기를 적용한 결과는 능력 면에서 큰 타협 없이 여러 차원에 걸쳐 상당한 개선을 보여주며 설득력이 있었습니다.
추론 속도 및 비용: 가장 두드러진 이득은 추론 효율성에서 관찰되었습니다. 원래 405B 매개변수 모델과 비교하여 Ultra-253B-Base는 다음을 달성했습니다:
- 추론 지연 시간 1.71배 개선. 이는 모델이 응답을 훨씬 빠르게 생성할 수 있음을 의미하며, 실시간 애플리케이션에 중요합니다.
- 배치 크기 32에서 측정했을 때 토큰당 계산 비용 35배 감소. 토큰당 계산 작업(FLOPs)의 이러한 극적인 감소는 모델 서빙을 위한 에너지 소비 감소 및 하드웨어 요구 사항 감소로 직접 이어집니다.
모델 성능 벤치마크: 결정적으로, 이러한 효율성 향상은 모델의 지능이나 능력 저하를 대가로 이루어지지 않았습니다. Ultra-253B-Base는 표준 LLM 벤치마크 스위트에서 엄격하게 평가되었으며, 원래의 훨씬 큰 모델과 매우 경쟁력 있거나 경우에 따라 초과하는 점수를 달성했습니다:
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding): 85.17%
- MMLU-Pro (더 어려운 버전): 72.25%
- Arena Hard (어려운 프롬프트에 대한 인간 선호도 평가): 84.92%
- HumanEval (코드 생성 능력): 86.58%
- MT-Bench (다중 턴 대화 품질): 9.19
이러한 점수는 융합되고 가지치기된 모델이 2530억 개의 매개변수만 가지고 있음에도 불구하고 405B 매개변수 조상 모델과 비교할 수 있는 매우 높은 수준의 이해력, 추론력, 코딩 능력 및 대화 품질을 유지했음을 나타냅니다.
메모리 효율성: 계산 속도 및 비용 외에도 FFN Fusion은 메모리 절약에도 기여했습니다. 아키텍처 변경은 융합에 의해 가능해진 다른 최적화와 결합되어 추론 중에 필요한 키-값(KV) 캐시 크기를 2배 감소시켰습니다. KV 캐시는 중간 활성화(어텐션 키 및 값)를 저장하며 특히 긴 입력 시퀀스의 경우 상당한 GPU 메모리를 소비할 수 있습니다. 이 요구 사항을 절반으로 줄이면 메모리 집약도가 낮은 하드웨어에서 모델을 실행하거나 동일한 메모리 제약 내에서 더 긴 컨텍스트를 처리하는 것이 가능해집니다.
이러한 정량화 가능한 결과는 FFN Fusion의 효과를 강조합니다. 이는 더 작을 뿐만 아니라 속도, 계산 작업 및 메모리 사용량 측면에서 근본적으로 더 효율적인 모델을 생성할 수 있게 했으며, 동시에 까다로운 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 유지했습니다.
지식 보존: 훈련 및 미세 조정의 중요한 역할
FFN Fusion 및 가지치기와 같은 기술을 통해 Llama-405B와 같은 거대하고 사전 훈련된 언어 모델을 아키텍처적으로 수정하는 것은 필연적으로 학습된 매개변수의 섬세한 균형을 깨뜨립니다. 수학적 등가성은 로컬에서 기능을 보존하는 것을 목표로 하지만, 네트워크의 전역적 동작은 변할 수 있습니다. 결과적인 Ultra-253B-Base 모델이 더 효율적이 될 뿐만 아니라 높은 수준의 성능을 유지하도록 보장하기 위해, 신중하게 조율된 수정 후 훈련 프로세스가 필수적이었습니다.
이 프로세스에는 두 가지 주요 단계가 포함되었습니다:
지식 증류(Knowledge Distillation): 첫 번째 단계는 원래의 더 큰 모델(또는 적합한 교사 모델)의 지식을 수정된 아키텍처로 다시 전달하는 것이었습니다. 이는 증류를 통해 달성되었으며, Ultra-253B-Base 모델은 교사 모델의 출력이나 내부 표현을 모방하도록 훈련되었습니다. 이 단계에서는 8k 컨텍스트 창으로 처리된 540억 토큰이라는 상당한 데이터셋을 활용했습니다. 증류는 융합되고 가지치기된 모델이 아키텍처 변경 중에 약간 교란되었을 수 있는 뉘앙스와 능력을 되찾는 데 도움이 됩니다.
단계적 미세 조정(Staged Fine-Tuning): 증류 후, 모델은 점진적으로 더 긴 컨텍스트 길이를 처리하도록 특별히 설계된 일련의 미세 조정 단계를 거쳤습니다. 이는 종종 광범위한 입력을 기반으로 텍스트를 처리하고 생성해야 하는 현대 LLM에 매우 중요합니다. 미세조정은 단계적으로 진행되었습니다:
- 16k 컨텍스트 창에서의 미세 조정.
- 32k 컨텍스트 창에서의 추가 미세 조정.
- 128k 컨텍스트 창에서의 최종 미세 조정 단계.
이 단계적 접근 방식을 통해 모델은 새로 형성된 융합 FFN 계층과 최적화된 KV 캐시 메커니즘을 포함한 매개변수를 점진적으로 조정하여 매우 긴 시퀀스에 걸쳐 의존성과 정보 흐름을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 구축되어 다양한 컨텍스트 크기에서 안정성과 강력한 성능을 보장합니다.
대규모 증류와 단계적 장기 컨텍스트 미세 조정을 결합한 이 세심한 훈련 과정은 아키텍처 효율성과 고충실도 성능 사이의 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이는 FFN Fusion이 제공하는 속도, 비용 및 메모리 이점이 까다로운 벤치마크에서 모델의 정확성과 능력을 손상시키지 않도록 보장했습니다.
더 넓은 지평: 일반화 가능성 및 미래 방향
Llama-405B를 Ultra-253B-Base로 성공적으로 변환한 것은 FFN Fusion의 잠재력에 대한 강력한 증거를 제공하지만, 그 진정한 가치는 더 넓은 적용 가능성과 미래 LLM 설계를 위한 통찰력에 있습니다. 이 연구는 이것이 단지 거대한 모델에만 적용 가능한 일회성 기법이 아님을 보여주었습니다.
규모 전반의 검증: NVIDIA 연구원들은 다양한 크기의 모델에서 FFN Fusion 방법론을 명시적으로 테스트했습니다. 그들은 70B 매개변수 모델에 이 기술을 성공적으로 적용하여 원래 모델 대비 유사한 효율성 향상을 달성했습니다. 또한 49B 규모에서의 검증도 보고하여, FFN 독립성과 융합 가능성이 가장 큰 모델만의 배타적인 특성이 아니라 transformer 아키텍처의 보다 일반적인 속성일 수 있으며, 더 깊은 FFN 시퀀스가 자연스럽게 발생하는 더 큰 규모에서 더 두드러질 수 있다는 아이디어를 더욱 강화했습니다. 이는 FFN Fusion이 다양한 모델 크기에 적용 가능한 LLM 최적화 무기고의 표준 도구가 될 수 있음을 시사합니다.
FFN 대 전체 블록 융합: 이 연구는 또한 transformer 블록 내에서 어텐션 계층과 비교하여 FFN 계층의 특정 역할에 대한 통찰력을 제공했습니다. 연속적인 FFN 계층은 종종 낮은 의존성을 보여 융합에 이상적이었지만, 전체 transformer 블록(어텐션 및 FFN 계층 모두 포함)을 병렬화하려는 시도는 더 어려운 것으로 입증되었습니다. 분석 결과 어텐션 메커니즘과 관련된 더 강한 상호 의존성이 나타났습니다. 전체 블록을 동시에 융합하면 더 심각한 성능 저하가 발생했으며, 이는 어텐션 계층이 토큰 간 정보를 통합하는 데 더 중요하고 순차적으로 의존적인 역할을 한다는 것을 시사합니다. 이 발견은 효과적인 병렬화의 경계를 명확히 하는 데 도움이 됩니다. FFN 시퀀스는 비옥한 땅이지만, 어텐션 메커니즘은 다른 최적화 전략이 필요할 수 있습니다.
LLM 아키텍처에 대한 시사점: FFN Fusion은 사후 최적화 기술 이상의 것을 제공합니다. 미래 LLM 설계를 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. FFN 시퀀스가 종종 병렬화 가능한 단위로 처리될 수 있다는 발견은 transformer 설계를 뒷받침하는 엄격한 순차적 가정에 도전합니다. 이는 처음부터 본질적으로 더 병렬 친화적인 새로운 아키텍처에 영감을 줄 수 있습니다. 미래 모델은 융합 또는 병렬 실행을 명시적으로 의도한 FFN 구조로 설계될 수 있으며, 잠재적으로 GPU 아키텍처가 이러한 유형의 병렬성을 활용하도록 더욱 최적화되는 하드웨어-소프트웨어 공동 설계로 이어질 수 있습니다. 계층 간 의존성을 정량화하기 위해 코사인 거리를 사용하는 체계적인 방법은 신경망 구조를 이해하고 재설계하기 위한 귀중한 분석 도구도 제공합니다. 기존 구성 요소를 병렬화하는 데 초점을 맞춘 사려 깊은 아키텍처 재설계를 통해 상당한 효율성 향상이 가능하다는 것을 보여줌으로써, FFN Fusion은 강력하면서도 계산적으로 더 지속 가능한 LLM 개발을 위한 길을 열어줍니다. 이는 최첨단 AI의 증가하는 리소스 요구를 완화하기 위한 경로를 강조합니다.