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AI 연산 비용 절감? '체인 오브 엑스퍼츠(CoE)' 주목
정민석 기자
대형 언어 모델(LLM)의 높은 연산 비용을 해결하기 위해 '체인 오브 엑스퍼츠(CoE)' 프레임워크가 주목받고 있다. 단계적 전문가 노드 활성화 방식을 통해 연산 효율성과 정확도를 동시에 개선하는 것이 핵심이다.
기업들이 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 고급 서비스를 제공하려는 움직임이 활발해지고 있지만, 높은 연산 비용이 여전히 큰 부담으로 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식으로 ‘체인 오브 엑스퍼츠(Chain-of-Experts, CoE)’ 프레임워크가 주목받고 있다. 이 방식은 LLM의 자원 효율성을 높이면서도 복잡한 추론 작업에서 정확도를 개선하는 것을 목표로 한다.
CoE는 기존의 모델보다 더 정교한 방식으로 전문가 노드를 활성화한다. 일반적인 밀집 모델(Dense Model)은 모든 파라미터를 동시에 사용하는 반면, 혼합 전문가 모델(Mixture-of-Experts, MoE)은 특정 전문가 그룹만 선택적으로 활용한다. MoE 방식은 연산 비용을 줄이는 데 효과적이지만, 전문가들 간의 상호작용이 제한적이라는 단점이 있다. 반면 CoE는 전문가 노드를 ‘순차적으로’ 활성화하는 방식을 도입해 이 한계를 보완했다.
예를 들어, CoE는 입력 데이터를 처리할 첫 번째 전문가 그룹을 선택한 뒤, 이들이 도출한 중간 결과를 다음 수준의 전문가들에게 전달하는 방식으로 동작한다. 이러한 단계적 접근법을 통해 전문가 간 협업이 가능해지고, 문맥을 고려한 답변을 생성할 수 있는 역량이 강해진다. 특히 수학적 추론이나 논리적 추론과 같은 복잡한 작업에서는 이전 단계의 분석 결과를 기반으로 보다 정교한 답을 도출할 수 있게 된다.
최근 연구에 따르면 CoE 방식은 기존의 밀집 모델이나 MoE보다 연산 효율성과 메모리 사용 측면에서 뛰어난 성능을 보였다. 동일한 연산 자원과 메모리 환경에서 CoE를 적용할 경우 더 높은 정확도를 달성할 수 있으며, 일부 실험에서는 17.6%의 메모리 절감 효과도 확인됐다. 또한 CoE의 계층적 구조 덕분에 전문가 노드 간의 조합이 더욱 다양해져 기존 모델보다 더 복잡한 작업을 수행할 수 있는 가능성이 커졌다.
이와 같은 장점 덕분에 CoE는 인공지능(AI) 기반 기업들에게 보다 비용 효율적인 LLM 활용 전략을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 복잡한 문제 해결 능력을 강화하면서도 기업이 부담해야 하는 하드웨어와 연산 자원을 절감할 수 있기 때문에, AI 기술을 보다 넓은 산업군으로 확산하는 데 기여할 가능성이 크다는 평가다. CoE가 AI 모델의 효율성 문제를 해결하는 대안으로 자리 잡을 수 있을지 주목된다.
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