LLM 아키텍처별 추론 과정의 연산 원리

요약

최근 Reddit의 r/LLMDevs 커뮤니티에서는 밀집형(dense) LLM 모델의 추론 과정에서 토큰별 연산 방식에 대한 논의가 진행되었습니다. 질문자는 MoE(Mixture of Experts)와 같은 복잡한 구조를 제외한 일반적인 밀집 모델에서 각 출력 토큰 생성 시 전체 파라미터가 매번 재연산되는지 의문을 제기했습니다. 현재 LLM의 아키텍처상 각 토큰을 생성할 때마다 입력부터 출력층까지 모든 가중치를 거치는 연산이 반복적으로 수행됩니다. 문장이나 문단 단위로 계산을 미리 수행하여 일부 파라미터만 활용하는 방식은 아직 일반적인 추론 구조에 적용되지 않습니다. 이는 LLM이 매 토큰 생성 시마다 전체 네트워크를 거쳐야 함을 의미하며, 해당 논의는 모델의 효율적인 연산을 고민하는 실무자들에게 중요한 기술적 기초를 시사합니다.

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