더 거대한 모델에서
더 영리한 스케일링의 시대로
현대 LLM 아키텍처는 단순한 확장을 넘어 정교한 구조 및 전략적 혁신으로 진화하고 있습니다. 추론 시간 스케일링과 지능의 검증 가능성이 새로운 경쟁력이 되는 2026년의 기술 흐름을 분석합니다.
효율적인 스케일링을 위한 아키텍처 혁신
Mixture of Experts (MoE)는 입력 토큰에 따라 필요한 '전문가' 레이어만 활성화하는 희소(Sparse) 아키텍처로 핵심 기술로 부상했습니다. 중국 모델은 거대한 MoE를 통해 성능을 지향하고, 서구 모델은 추론 경제성에 집중합니다.
Multi-head Latent Attention (MLA)은 KV 캐시 크기를 압축하여 긴 문맥에서도 메모리 효율성을 유지하며, Blackwell 급 클러스터의 등장은 FP8/FP4 저정밀도 수치 최적화를 강제하고 있습니다.
지능의 정제와 새로운 학습 법칙
단순한 데이터 물량 공세를 넘어 PDF OCR 및 전문 학술 데이터의 고품질 추출이 모델의 기초 체력을 결정합니다. 특히 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)은 모델이 스스로 시행착오를 거치며 학습하여 지능이 선형적으로 스케일링되는 새로운 가능성을 제시합니다.
추론 시간 스케일링과 'Aha Moment'
스케일링 법칙은 이제 훈련을 넘어 '추론 시간 스케일링'으로 확장되었습니다. OpenAI o1 및 DeepSeek R1에서 관찰된 모델의 내부적인 '생각 토큰' 생성은 단순 검색을 넘어선 진정한 '추론'의 영역으로의 진입을 의미합니다.
미래의 지능은 문제의 난이도에 따라 추론 연산량을 유연하게 할당하는 전략적 라우팅에 달려 있습니다.
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1훈련 연산량 중심에서 추론 연산량 중심으로의 전환
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2Thinking 모델과 Commodity Router의 이원화
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3지능의 검증 가능성을 통한 신뢰성 확보
주요 연구 문헌
Identified Research Papers & Resources
DeepSeek-MoE: The sparsity revolution of LLM
딥시크 R1 모델과 관련된 이 논문은 MoE(Mixture of Experts)가 어떻게 높은 성능을 효율적으로 달성할 수 있는지 보여주는 핵심 연구입니다.
원문 보기DeepSeek-V2: Strong, Economical, and Open-Source MoE
딥시크-V2 모델의 상세 설명으로, 롱 컨텍스트에서 메모리 효율성을 획기적으로 개선한 Multi-head Latent Attention (MLA) 기술을 집중적으로 다룹니다.
원문 보기Grouped Query Attention for Efficient Transformer
트랜스포머 아키텍처의 어텐션 성능을 유지하면서 추론 속도를 대폭 가속화하는 Group Query Attention (GQA) 기술을 소개하는 기념비적인 연구입니다.
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