"Google의 새로운 신경망 LLM 아키텍처는 메모리 구성요소를 분리하여 용량과 컴퓨팅 비용 문제를 해결하는 방법을 다룹니다."라는 제목의 VentureBeat 기사는 Google이 대형 언어 모델(LLMs)의 비용과 컴퓨팅 요구 사항을 관리하기 위한 혁신적인 접근 방식을 소개합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

- 메모리 구성요소의 분리 : Google은 메모리 구성요소를 분리하여 LLM의 증가하는 비용과 컴퓨팅 요구 사항을 보다 잘 관리하는 새로운 신경망 아키텍처를 도입했습니다. 이 접근 방식은 LLM이 더 커지고 복잡해짐에 따라 증가하는 메모리와 컴퓨팅 요구 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

- 비용과 컴퓨팅 문제 : 변환기 아키텍처 기반의 대형 언어 모델은 메모리와 컴퓨팅 비용과 관련된 중대한 문제에 직면하고 있습니다. 이러한 모델이 성장함에 따라 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요해져 높은 에너지 소비와 비용이 발생합니다. 메모리와 컴퓨팅이 긴밀하게 통합된 전통적인 아키텍처는 비효율적이고 비용이 많이 듭니다.

- 새로운 아키텍처 : Google의 새로운 아키텍처는 메모리와 컴퓨팅 구성요소를 분리하는 것을 목표로 합니다. 이러한 분리는 모델이 정보를 보다 유연하고 확장 가능하게 접근하고 처리할 수 있게 하여 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있게 합니다. 이 분리는 메모리와 컴퓨팅 리소스의 이용을 개선하고 전반적인 비용과 에너지 소비를 줄입니다.

- 병렬 처리와 효율성 : 새로운 아키텍처는 변환기 모델의 병렬 처리 기능을 활용하지만, 효율성이 향상되었습니다. 시퀀스를 병렬로 처리하고 다중 헤드 주의 메커니즘을 사용하여 모델은 순차 처리가 필요 없이 장기 의존성을 더 효과적으로 처리할 수 있습니다.

- 메모리 내 컴퓨팅(CIM) 기술 : 이 기사는 메모리 내에서 직접 계산을 수행하는 Compute-in-Memory (CIM) 기술의 잠재적 통합 가능성에 대해서도 언급합니다. 이 접근 방식은 대기 시간, 전력 소비 및 데이터 이동을 줄일 수 있으며, 본너만 병목 현상을 해결하고 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

- LLM에 미치는 영향 : 이 새로운 아키텍처는 LLM의 개발과 배포에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 비용 문제를 통제함으로써 Google의 접근 방식은 이러한 모델을 더 많은 응용 프로그램, 특히 번역, 텍스트 생성 및 질문 응답과 같은 자연어 처리 작업에 대해 보다 쉽게 접근하고 지속 가능하게 만들 수 있습니다.

요약하자면, Google의 혁신적인 신경망 아키텍처는 메모리 구성요소를 분리하여 자원 사용을 최적화하고 비용을 줄이며 대형 언어 모델의 효율성을 향상시켜 광범위한 채택이 가능하도록 만드는 데 중점을 두고 있습니다.