대규모 모델의 '가지치기(Pruning)'와 성능 효율성: 96% 가중치 삭제의 실체

요약

최근 X의 한 사용자는 LLM 시스템이 거대한 파라미터를 유지하는 것이 실질적으로 비효율적일 수 있다고 주장했다. 이 주장에 따르면 Claude와 GPT-5 같은 대규모 모델의 파라미터 중 96%는 실제 성능에 기여하지 않는 '빈 비계'와 같으며, 소수의 핵심 가중치만이 실제 작업을 수행한다. 이는 2019년 MIT 연구에서 증명된 '복권 가설(lottery ticket hypothesis)'과 맥락을 같이하는데, 신경망의 96% 가중치를 제거해도 성능 손실이 없다는 실험 결과가 이를 뒷받침한다. 현재 대부분의 AI 연구소는 모델의 방대한 크기를 유지하기 위해 Nvidia 예산의 90% 이상을 낭비하고 있다는 지적이다. 따라서 실무자들은 모델의 크기보다 핵심적인 '복권 가설' 기반의 효율적인 아키텍처 구성에 주목할 필요가 있다.

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