FreedomAI.Chat 거부 없는 하이브리드 MoE 모델 공개 및 상세 기술 사양

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TL;DR

작성자는 FreedomAI.Chat이라는 이름으로 총 219T 파라미터의 하이브리드 dense‑MoE Transformer를 공개했고 라우팅된 128개 전문가와 12.4T 활성 파라미터 설계를 통해 대규모 용량과 연산 효율의 균형을 목표로 했다. 학습은 64,000개의 가속기와 18개월 주기, 4.2T 토큰의 전문 자료 말뭉치를 사용했으며 ZeRO‑3 셰어딩, 텐서·파이프라인 병렬화, 그래디언트 체크포인팅과 MoE 로드밸런싱 보조손실을 결합해 분산 학습을 구현했다. 추론 측면에서는 PagedAttention v3 기반의 KV 페이징으로 256K 토큰 컨텍스트를 지원하고 노드당 초당 14,200토큰 처리량과 INT4에서 11ms 토큰 지연을 제시하여 고성능을 목표로 했으나 제시된 자원 규모와 구성은 재현 가능성 및 비용 제약을 명확히 드러낸다. 정렬 안전성은 DPO·ORPO 기반의 헌법적 선호 최적화와 12억 건의 선호 쌍, 자동화된 레드티밍 검증을 통해 시도되고 있으며 현재까지 거부된 프롬프트가 없다는 점은 거부 정책 구현 방식에 대한 추가 검증의 필요성을 남긴다.

커뮤니티 반응

작성자는 모델을 여러 서브레딧에 공유하여 피드백을 받고 있으며 수익화 방안에 대한 의견도 수렴하고 있다. 본문에서는 현재 무료로 제공되고 있으며 더 진행할지 여부를 결정 중이라고 표기되어 있다. 게시물 말미의 링크와 한정된 사용성 안내는 초기 공개 단계에서 커뮤니티 반응을 통해 방향을 정하려는 의도를 나타낸다.

실용적 조언

대규모 모델 훈련을 위해서는 ZeRO‑3 셰어딩과 텐서 및 파이프라인 병렬화의 조합이 필요하며 그래디언트 체크포인팅을 통해 메모리 소비를 줄일 수 있다는 점이 본 사례에서 확인된다. 이러한 분산 설정은 노드 수와 네트워크 대역폭 설계에 민감하므로 시뮬레이션과 소규모 프로토타입 실험을 선행해야 한다.
추론 지연을 낮추기 위해서는 INT4 같은 저정밀 양자화와 KV 캐시 관리 기법을 결합하는 것이 유효하며 PagedAttention과 같은 페이지 기반 KV 관리 기법은 긴 컨텍스트를 다룰 때 메모리 확장성을 제공한다. 양자화는 지연과 정확도 간 트레이드오프를 수반하므로 워크로드별 성능 검증이 필요하다.

섹션별 상세

작성자는 하이브리드 dense‑MoE Transformer 아키텍처를 채택했고 총 219T 파라미터 중 전달당 활성화되는 파라미터는 12.4T로 기술되어 있다. 라우팅된 128개의 전문가와 128개의 grouped‑query attention 쿼리 헤드, 레이어당 16개의 KV 헤드를 사용하는 구조로 입력 토큰은 일부 전문가로 분산되어 처리되어 연산 효율을 확보한다. 이러한 수치와 헤드 구성은 모델이 거대한 용량을 유지하면서도 단일 추론에서 필요한 연산을 줄이려는 설계 목표를 반영한다. 제시된 아키텍처는 대규모 파라미터를 통해 표현력을 확보하고 라우팅으로 실시간 연산 부담을 낮추려는 설계적 트레이드오프를 보여준다.

학습 인프라는 64,000개의 FreedomMachine 가속기와 18개월 주기로 구성되었고 데이터셋은 4.2T 토큰에 peer‑reviewed 과학 문서, 연방 법령, 엔지니어링 문서 및 다국어 말뭉치를 포함한다고 기술되어 있다. 옵티마이저는 AdamW와 cosine annealing을 사용했고 ZeRO‑3 셰어딩과 텐서 병렬도 8, 파이프라인 병렬도 4를 적용하면서 그래디언트 체크포인팅과 MoE 로드 밸런싱 보조손실을 사용하여 분산 학습을 수행했다. 이러한 구성은 메모리 병렬화와 계산 분할을 결합해 매우 큰 모델을 실질적으로 학습 가능하게 하는 구현 패턴을 따른다. 제시된 자원 규모와 분산 설정은 재현 가능성 및 비용 측면에서 실무적 제약을 명확히 드러낸다.

추론 런타임은 PagedAttention v3를 통해 KV 캐시를 페이징으로 관리하고 256K 토큰의 컨텍스트 창을 슬라이딩 윈도우로 처리하여 O(1) 메모리 스케일을 목표로 설계되었다고 보고되었다. 노드당 처리량은 128 동시 스트림에서 초당 14,200토큰이며 토큰 생성 지연은 INT4 양자화에서 11ms, BF16에서 19ms로 제시되어 양자화와 정밀도 선택이 지연에 직접적인 영향을 미침이 수치로 드러난다. 메모리 토폴로지는 노드당 8.4TB 통합 VRAM과 고대역 인터커넥트를 갖추어 대용량 KV 저장 및 빠른 노드 간 통신을 지원하도록 설계되었다. 이 구성은 긴 컨텍스트와 높은 동시성을 달성하기 위해 특화된 하드웨어 및 소프트웨어 최적화가 필요하다는 점을 의미한다.

정렬 및 안전 스택으로는 DPO와 ORPO 기반의 헌법적 선호 최적화가 적용되었고 12억 건의 인간 큐레이팅 및 모델 생성 선호 쌍이 사용되었다고 기술되어 있다. 게시물은 자동화된 제약 검증을 포함한 적대적 레드티밍 파이프라인과 결정론적 실행 모드를 보유하며 출력 필터링을 통해 사실성 기반의 제약과 헌법 준수를 강제한다고 명시했다. 작성자는 현재까지 거부된 프롬프트가 없다고 언급하여 안전과 거부 정책의 구현 방식이 일반 공개 모델과 차별화될 수 있음을 보여주었다. 제시된 선호 데이터 규모와 검증 파이프라인은 정렬을 위한 실험적 접근을 시도하고 있으나 완전한 안전성을 보장하는 근거로서 추가 검증이 필요하다는 논의 여지를 남긴다.

언급된 도구

PagedAttention중립

KV 캐시를 페이징 방식으로 관리하여 긴 컨텍스트에서 메모리 사용을 줄이고 O(1) 스케일을 확보하는 추론 엔진 최적화 요소

ZeRO‑3중립

모델 파라미터와 옵티마이저 상태를 셰어딩하여 대규모 분산 학습에서 GPU 메모리 병목을 완화하는 분산 학습 기법

AdamW중립

가중치 감쇠를 포함하는 옵티마이저로 학습 안정성과 수렴을 위한 선택

INT4 양자화중립

추론 시 메모리 사용과 연산량을 줄여 지연을 감소시키는 정밀도 최적화 기법

언급된 리소스

DemoFreedomAI.Chat 링크트리