내가 바라보는 세상

AI는 왜 모든 능력을 한꺼번에 사용하지 않을까? MoE 모델이 바꾸는 AI 경쟁 최근 AI 업계에서 자주 등장하는 용어 중 하나가 MoE 모델 입니다. 우리말로는 전문가 혼합 모델(Mixture of Experts) 이라고 부릅니다. 거대한 AI 모델 안에 여러 개의 전문가 모듈을 배치하고, 질문에 필요한 일부 전문가만 선택해 사용하는 구조입니다. 🧠 MoE를 한 문장으로 정리하면 전체 모델의 능력은 크게 유지하되, 실제 답변을 만들 때는 필요한 전문가만 골라 계산하는 방식입니다. 1 MoE 모델은 무엇인가? 일반적인 AI 모델은 질문이 들어오면 모델 내부의 많은 파라미터를 매번 비슷하게 사용합니다. 반면 MoE 모델은 여러 개의 전문가 네트워크 를 만들어 놓고, 입력된 내용에 적합한 전문가 몇 개만 선택적으로 활성화합니다. 어떤 전문가를 사용할지는 라우터(Router) 또는 게이팅 네트워크(Gating Network) 가 결정합니다. 회사로 비유하면 더 쉽습니다. 900명이 근무하는 회사에 하나의 안건이 들어왔다고 생각해보겠습니다. 일반적인 모델은 안건을 처리할 때마다 900명이 모두 회의에 참석하는 방식입니다. MoE 모델은 안건을 먼저 분석한 뒤 가장 적합한 16명만 태스크포스로 소집합니다. Dense 모델은 대부분의 파라미터를 사용하고, MoE 모델은 필요한 전문가만 선택합니다. 여기서 말하는 전문가는 사람이 미리 정해놓은 ‘수학 전문가’, ‘영어 전문가’, ‘코딩 전문가’와 정확히 일치하지는 않습니다. 학습 과정에서 각각의 전...