11세 소년이 1달러로 직접 학습시킨 커스텀 MoE LLM 'Wind Arc 1.6' 공개

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핵심 요약

11세 개발자 Arthur가 기존 LLM의 구조적 한계를 극복하기 위해 직접 설계한 커스텀 아키텍처 모델 'Wind Arc 1.6'을 발표했다. 이 모델은 Qwen 1.7B를 베이스로 하되, FFN 레이어를 4개의 라우팅 전문가와 1개의 공유 전문가로 구성된 MoE 구조로 전면 교체하여 3.6B 파라미터 규모로 확장했다. RTX 5090 1대를 대여해 55분간 학습시킨 결과 최종 손실값 2.66을 기록했으며, 총 비용은 단 1달러에 불과했다. 저사양 하드웨어에서도 구동 가능한 강력한 모델을 목표로 하며, 현재 Hugging Face를 통해 오픈 소스로 제공되고 있다.

배경

LLM 아키텍처(Transformer)에 대한 기본 이해, MoE(Mixture of Experts) 개념, GPU 연산 및 학습 환경 지식

대상 독자

로컬 LLM 학습 및 커스텀 아키텍처에 관심 있는 개발자 및 연구자

의미 / 영향

개인 개발자가 매우 적은 비용으로도 독자적인 아키텍처를 설계하고 학습시킬 수 있는 시대가 되었음을 시사한다. 특히 MoE와 같은 복잡한 구조를 오픈 소스 베이스 모델에 이식하는 시도가 대중화될 가능성을 보여준다.

섹션별 상세

기존 MLP 레이어의 비효율성을 개선하기 위해 커스텀 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 설계했다. 각 레이어에 4개의 라우팅 전문가와 1개의 공유 전문가를 배치하여 연산 효율을 높이고 성능을 최적화했다. Qwen 1.7B 베이스 모델의 FFN 레이어를 이 구조로 완전히 대체하여 3.6B 파라미터 규모로 확장했다. 이를 통해 모델의 용량은 늘리면서도 실제 추론 시 활성화되는 파라미터 수를 조절할 수 있게 됐다.

컨텍스트 윈도우 확장과 학습 안정성을 위해 최신 기술인 YaRN RoPE와 QK-Norm을 도입했다. YaRN RoPE를 통해 기존 8k였던 컨텍스트 길이를 32k 토큰까지 확장했으며, QK-Norm을 적용해 학습 중 발생할 수 있는 수치적 불안정성을 해결했다. 또한 4개 레이어마다 전체 어텐션을 수행하고 나머지는 슬라이딩 윈도우 방식을 사용하는 하이브리드 어텐션 구조를 채택했다. 이는 긴 문맥 처리 능력과 연산 속도 사이의 균형을 맞추기 위한 선택이다.

고성능 GPU 렌탈 서비스를 활용해 극도로 낮은 비용과 짧은 시간 내에 학습을 완료했다. Nova Cloud에서 RTX 5090 1대를 대여하여 단 55분 만에 학습을 마쳤으며, 이에 소요된 비용은 약 1달러 수준이다. FineWeb-Edu, python-codes-25k 등 고품질 데이터셋과 직접 작성한 데이터를 혼합하여 학습 데이터로 사용했다. 거대 모델에 비하면 손실값(2.66)이 높지만, 개인 개발자가 저비용으로 독자적인 모델을 구축할 수 있음을 증명했다.

실무 Takeaway

Qwen과 같은 오픈 소스 베이스 모델의 레이어를 커스텀 MoE 구조로 교체하여 특정 목적에 맞는 고효율 모델을 직접 설계할 수 있다.
RTX 5090과 같은 최신 GPU 렌탈 서비스를 활용하면 1달러 내외의 극소액으로도 수십억 파라미터 규모의 모델 학습 실험이 가능하다.
YaRN RoPE와 하이브리드 어텐션을 조합하면 제한된 자원에서도 컨텍스트 길이를 4배 확장하면서 추론 효율성을 유지할 수 있다.

언급된 리소스

DemoWind Arc 1.6 on Hugging Face