챕터별 상세
Dense 모델의 생존과 MoE의 한계
MoE 모델이 거대한 데이터셋을 빠르게 학습하는 데 유리하지만 Dense 모델이 사라지는 것은 아니다. MoE는 파라미터 규모가 매우 커서 메모리 요구 사항이 높다는 단점이 존재한다. 반면 Dense 모델은 모든 파라미터가 활성화되므로 구조가 단순하고 특정 환경에서 예측 가능한 성능을 제공한다. 따라서 모델의 용도와 배포 환경에 따라 두 아키텍처는 공존하게 된다.
Dense 모델은 추론 시 모든 파라미터를 사용하는 반면, MoE는 입력값에 따라 일부 파라미터(전문가)만 활성화하여 계산 효율을 높입니다.
엣지 디바이스를 위한 소형 Dense 모델
온디바이스 배포 환경에서는 지연 시간과 메모리 제약이 최대 성능보다 더 중요한 요소로 작용한다. MoE 모델은 전체 파라미터를 메모리에 로드해야 하므로 엣지 디바이스에서 실행하기에 부담이 크다. 연구 결과에 따르면 1B 미만의 파라미터를 가진 소형 Dense 모델이 모바일 기기 등에서 더 효율적인 추론 성능을 보였다. 결과적으로 엣지 배포를 위해서는 MoE에서 증류된 컴팩트한 Dense 모델이 가장 현실적인 대안이다.
엣지(Edge) 컴퓨팅은 클라우드가 아닌 스마트폰이나 IoT 기기 자체에서 데이터를 처리하는 방식을 의미합니다.
TinyAya: 다국어 성능을 갖춘 컴팩트 Dense 모델
Cohere에서 공개한 TinyAya는 3.35B 파라미터 규모의 다국어 Dense 모델로 소형 모델의 가능성을 입증했다. 이 모델은 강력한 번역 능력과 다국어 이해도를 유지하면서도 컴팩트한 Dense 구조를 채택하여 배포 효율성을 극대화했다. 대규모 MoE 모델의 지식을 소형 Dense 모델로 이전하는 방식의 구체적인 사례로 꼽힌다. 이를 통해 저사양 하드웨어에서도 높은 수준의 다국어 서비스를 제공할 수 있게 됐다.
TinyAya는 Cohere에서 개발한 Aya 모델 시리즈의 소형 버전으로, 다국어 성능 최적화에 특화되어 있습니다.
Sparse Activation과 MoE의 작동 원리
MoE 모델의 핵심은 Sparse Activation을 통해 토큰당 일부 전문가(Expert) 네트워크만 활성화하는 것이다. 라우터가 각 토큰에 적합한 소수의 전문가를 선택함으로써 전체 파라미터 중 약 20%만 계산에 사용한다. 이 과정을 통해 연산 예산의 80%를 절감하면서도 모델의 전체 용량은 크게 유지할 수 있다. 결과적으로 MoE는 Dense 모델보다 더 저렴한 비용으로 더 높은 성능을 낼 수 있는 구조를 갖춘다.
Sparse Activation은 신경망의 모든 노드를 활성화하는 대신 필요한 부분만 선택적으로 사용하여 연산량을 줄이는 기법입니다.
MoE로부터의 지식 증류(Distillation)
강력한 성능을 가진 대규모 MoE 모델을 교사(Teacher) 모델로 삼아 소형 Dense 모델을 학습시키는 전략이 널리 사용된다. MoE의 복잡한 지식을 더 작은 Dense 구조에 압축함으로써 배포는 쉬우면서도 성능 하락은 최소화한다. DeepSeek-V3와 같은 최신 모델들도 이러한 MoE 아키텍처의 효율성을 증명하며 연구 트렌드를 주도하고 있다. 실무적으로는 파운데이션 모델 학습에는 MoE를, 실제 서비스 배포에는 증류된 Dense 모델을 사용하는 것이 권장된다.
지식 증류(Knowledge Distillation)는 거대 모델의 출력을 학습 데이터로 사용하여 작은 모델이 거대 모델의 성능을 모방하게 만드는 기법입니다.
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원문 발행 2026. 04. 17.수집 2026. 04. 17.출처 타입 YOUTUBE
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