Transformer, RNN, SSM: 모델 아키텍처별 메모리 구조 분석

요약

RNN, Transformer, SSM(State Space Models) 아키텍처의 차이를 작업 기억(working memory) 관점에서 분석한 논의가 Reddit r/MachineLearning에서 화제입니다. RNN은 재귀적 은닉 상태(recurrent hidden state)에 정보를 저장하는 방식이며, 모델이 O(N²) 규모의 파라미터를 갖더라도 시간에 따라 전달되는 상태는 O(N)으로 제한되는 병목 현상이 발생합니다. 반면 Transformer는 KV 캐시를 통해 정보를 관리하며, 이는 컨텍스트 길이에 따라 메모리 사용량이 증가하는 특성을 보입니다. 저자는 각 아키텍처가 정보를 유지하는 방식인 재귀적 상태, KV 캐시, 혹은 네트워크 자체의 가중치로 내재화되는 메커니즘을 비교하며 각 모델의 메모리 트레이드오프를 설명했습니다. 이번 분석은 인공지능 모델의 효율성과 메모리 관리의 핵심적인 차이를 이해하는 데 중요한 통찰을 제공합니다.

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