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구글, 새로운 AI 학습 기술이 13배 더 빠르고 10배 더 전력 효율이 높다고 주장

블랙웰

4 803 1 2024.07.08 07:20

<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/07/08/4365c3c97c7ce5480fa4e39a15be5757.png" alt="퀘이사존"> AI 과잉 수요를 우려하는 전력망에 잠재적으로 희소식이 될 수 있습니다.
 구글의 AI 연구소인 구글 딥마인드는 AI 모델 훈련 속도와 에너지 효율을 크게 향상시켜 다른 방법보다 13배 더 높은 성능과 10배 더 높은 전력 효율을 달성할 수 있다고 주장하는 새로운 연구 결과를 발표했습니다. AI 데이터센터의 환경적 영향에 대한 논의가 뜨거워지고 있는 가운데 새로운 JEST 훈련 방법은 시의적절하게 발표되었습니다. JEST 또는 공동 예제 선택이라고 불리는 딥마인드의 방식은 기존의 AI 모델 훈련 기법에서 단순한 방식으로 탈피합니다. 일반적인 훈련 방법은 훈련과 학습을 위해 개별 데이터 포인트에 초점을 맞추는 반면, JEST는 전체 배치를 기반으로 훈련합니다. JEST 방식은 먼저 매우 높은 품질의 소스에서 데이터 품질을 평가하여 품질별로 배치의 순위를 매기는 더 작은 AI 모델을 생성합니다. 그런 다음 이 등급을 더 큰 규모의 품질이 낮은 세트와 비교합니다. 작은 JEST 모델은 훈련에 가장 적합한 배치를 결정하고, 그런 다음 작은 모델의 결과를 바탕으로 큰 모델을 훈련합니다.  <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/07/08/a24ea007522261a46537b3d02b02fa0e.png" alt="퀘이사존"> 위의 그래프는 JEST 방법이 속도와 FLOPS 효율성 면에서 SigLIP(이미지-캡션 쌍에 대한 모델 학습을 위한 최첨단 방법)을 비롯한 다른 여러 방법과 비교했을 때 어떻게 앞서는지 보여줍니다. (이미지 출처: Google DeepMind, Evans 외)

 여기에서 확인할 수 있는 논문에서는 연구에 사용된 프로세스와 향후 연구에 대한 자세한 설명을 확인할 수 있습니다. 딥마인드 연구원들은 논문에서 "잘 선별된 소규모 데이터 세트의 배포를 위해 데이터 선택 프로세스를 조정하는 능력"이 JEST 방법의 성공에 필수적이라는 점을 분명히 밝히고 있습니다. "우리의 접근 방식은 최대 13배 적은 반복 횟수와 10배 적은 계산으로 최첨단 모델을 능가한다"는 것이 딥마인드의 주장입니다.  물론 부트스트랩 기법은 사람이 직접 선별한 최고 품질의 데이터 세트가 없으면 실패하기 때문에 이 시스템은 학습 데이터의 품질에 전적으로 의존합니다. 학습 과정에서 "건너뛰기"를 시도하는 이 방법보다 "쓰레기 투입, 쓰레기 배출"이라는 말이 더 잘 어울리는 곳은 없습니다. 따라서 초기 최고 수준의 훈련 데이터를 선별하는 데 전문가 수준의 연구 기술이 필요할 가능성이 높기 때문에 취미로 하는 사람이나 아마추어 AI 개발자가 다른 방법보다 JEST 방법을 따라하기는 훨씬 더 어렵습니다.  기술 업계와 세계 각국 정부가 인공지능의 엄청난 전력 수요에 대한 논의를 시작하고 있는 지금, JEST 연구는 시기상조입니다. 2023년 AI 워크로드는 키프로스 국가의 연간 전력 소비량과 거의 일치하는 약 4.3GW를 차지할 것으로 예상됩니다. 그리고 상황은 결코 느려지지 않고 있습니다. 한 번의 ChatGPT 요청에 Google 검색보다 10배 더 많은 전력이 소모되며, Arm의 CEO는 2030년까지 AI가 미국 전력망의 1/4을 차지할 것으로 예상하고 있습니다. AI 분야의 주요 업체들이 JEST 방식을 채택할지 여부와 방법은 아직 미지수입니다. GPT-4o는 훈련하는 데 1억 달러의 비용이 드는 것으로 알려졌으며, 향후 더 큰 모델은 곧 10억 달러에 달할 수 있으므로 기업들은 이 부문에서 지갑을 절약할 방법을 찾고 있을 것입니다. 희망적인 사람들은 JEST 방법을 사용하면 현재의 학습 생산성을 훨씬 낮은 전력 소모량으로 유지하여 AI 비용을 절감하고 지구를 도울 수 있을 것이라고 생각합니다. 그러나 자본의 기계가 초고속 훈련 결과를 위해 전력 소비를 최대로 유지하기 위해 JEST 방법을 사용하여 가속 페달을 계속 밟을 가능성이 훨씬 더 높습니다. 비용 절감과 출력 규모, 누가 승리할까요?

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