트랜스포머 모델의 효율성을 높이는 새로운 접근법: Mixture-of-Depths(MoD)

트랜스포머 모델은 자연어 처리 분야에서 두각을 나타내고 있지만, 그 성능은 많은 계산 자원을 필요로 합니다. Google DeepMind의 연구팀이 최근 발표한 "Mixture-of-Depths: Dynamically allocating compute in transformer-based language models"라는 논문에서는 이러한 자원 소모 문제를 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 각 토큰의 중요성에 따라 필요한 계산을 동적으로 조절하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 기존 모델의 계산 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

"Mixture-of-Depths"(MoD) 방식은 특정 토큰에 필요한 계산을 조절하여 전체 모델의 계산 효율성을 계산합니다ㅏ. 기존의 트랜스포머 모델이 입력 시퀀스의 모든 토큰에 동일하게 계산을 분배하는 것과 달리, MoD는 각 토큰의 중요도에 따라 계산을 동적으로 할당합니다. 이는 불필요한 계산을 줄이고, 전체적으로 필요한 계산량을 최적화하여 모델의 성능은 유지하면서도 자원 사용을 줄입니다.

연구팀의 실험에 따르면, MoD를 적용한 트랜스포머 모델은 기존 모델과 비교했을 때 훈련 시간은 단축되고 필요한 계산량은 최대 50%까지 줄어듭니다.