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16MB라는 엄격한 크기 제한 내에서 모델의 표현력을 확보하기 위해 하이브리드 아키텍처를 채택했다. d=352, 14개 레이어(GatedMLP 10개 + Attention 4개) 구조를 통해 v1 대비 모델 용량을 65% 확장했으며, SwiGLU FFN과 RoPE를 적용해 효율성을 높였다. 임베딩과 lm_head를 가중치 공유 방식으로 설계하여 파라미터 수를 억제하면서도 성능을 유지했다. 이는 제한된 메모리 예산 내에서 모델의 깊이와 너비를 최적화하는 핵심 전략이다.
훈련 효율성과 수렴 속도를 극대화하기 위해 특수한 옵티마이저와 스케줄링 기법을 도입했다. 행렬 파라미터에는 Muon 옵티마이저를, 임베딩과 스칼라값에는 Adam을 적용했으며 마지막 120초 동안은 Schedule-Free 기법을 통해 학습률을 유지하며 EMA를 가속화했다. FineWeb 데이터셋에서 증류 과정 없이 순수 교차 엔트로피 손실만으로 학습을 진행하여 모델 자체의 학습 능력을 입증했다. 이러한 훈련 전략은 짧은 시간 내에 모델 성능을 최고조로 끌어올리는 데 기여했다.
학습된 모델을 물리적 제한 이하로 압축하기 위해 정교한 양자화 및 압축 파이프라인을 구축했다. 행당 5개의 클립 백분위수 후보를 비교하여 재구성 MSE를 최소화하는 INT8 GPTQ-lite 방식을 사용하고 최종적으로 zlib(level 9) 압축을 결합했다. 결과적으로 15.06MB의 최종 크기를 달성하며 16MB 예산의 94.1%를 사용하면서도 수치적 정밀도 손실을 최소화했다. 이는 모델 설계 단계부터 압축 효율성을 고려한 통합적 접근의 결과이다.
용어 해설
- 스위글루(SwiGLU)
- — Swish 활성화 함수와 Gated Linear Unit을 결합한 FFN 구조이다. 기존 ReLU 방식보다 비선형 표현력이 뛰어나 모델의 학습 성능과 수렴 속도를 높이는 데 기여한다.
- 회전 위치 임베딩(RoPE)
- — 토큰의 상대적 위치 정보를 회전 행렬을 통해 인코딩하는 기법이다. 절대적 위치 대신 토큰 간의 상대적 거리를 보존하여 긴 문맥에서도 일관된 관계 학습을 가능하게 한다.
- GPT 양자화(GPTQ)
- — 모델의 가중치를 낮은 비트(예: INT8)로 변환하면서도 출력 오차를 최소화하는 포스트 트레이닝 양자화 기법이다. 16MB라는 극소형 용량 제한을 맞추기 위해 필수적으로 사용된다.
- 뮤온 옵티마이저(Muon Optimizer)
- — 행렬 파라미터의 업데이트를 최적화하기 위해 설계된 특수 옵티마이저이다. 특정 제약 조건 하에서 모델의 수렴 효율을 극대화하여 학습 시간을 단축시킨다.
기술
- SwiGLU
- RoPE
- Muon Optimizer
- GPTQ-lite
- zlib
- FineWeb
활용 사례
- 임베디드 시스템용 챗봇
- 저사양 모바일 기기 텍스트 생성
- 오프라인 엣지 추론
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 25.수집 2026. 03. 25.출처 타입 RSS
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