도움이 필요합니다: J-Space 기반 프루닝/병합/증류에 대하여

경고: 난 회계사지 ML 엔지니어 같은 거 전혀 아님. 중요한 부분을 놓치고 있을지도 모름. 이거 다 직접 손으로 쓴 건데, 내가 이걸 이해하려고 발악했던 Gemini 대화 링크를 아래에 달아둘 테니까 내가 AI에 미쳐서 헛소리하는 건지 아닌지 니들이 판단해 봐.

Anthropic에서 최근에 낸 J space 관련 논문을 읽고 있었거든. 3blue1brown 영상 보면서 뇌가 절여진 내 수준에서 이해하려고 멍청한 용어로 번역해 봤는데, Gemini 도움 좀 받아서 핵심 개념은 대충 파악한 것 같음.

핵심 아이디어는 꽤 괜찮음. 내가 제대로 이해한 게 맞다면, 얘네는 앞쪽 레이어에서 벡터가 바뀐 게 최종 로짓 분포에 어떻게 반영되는지 보고, 결과물에 가장 큰 영향을 주는 부분을 찾아내는 거임. 이걸 정확하게 하려면 역전파를 엄청 돌려야 하고 계산 비용도 장난 아닐 텐데, 얘네는 1,000개 정도의 다양한 프롬프트로 추정기를 미리 학습시켜서 계산 비용을 줄인 거지.

이걸 보니까 문득 든 생각인데, 이거 프루닝(pruning), 머징(merging), 증류(distillation) 기술에 큰 영향을 줄 수 있지 않을까?

"J-space 인식형" 프루닝이나 머징 기술을 만드는 게 가능할 것 같음. REAP/REAM이랑 비슷하긴 한데, 라우터 가중치 기반의 전문가 활성화 대신 자코비안 행렬(Jacobian matrices)로 추정한, 최종 결과물에 가장 영향력 있는 활성화 값을 보는 거지. 이렇게 하면 모델이 멍청해지거나 추론 능력 박살 내지 않고도 덴스 모델을 압축할 수 있을지도 모름(물론 Anthropic이 쓴 1k 프롬프트보다 더 똑똑한 추정기를 학습시켜야 할 수도 있겠지만).

게다가, 프론티어 랩들이 큰 모델을 작은 모델로 증류할 때 최종 로짓 분포랑 중간/히든 스테이트를 둘 다 학습시켜서 큰 모델의 추론 능력을 작은 모델로 옮기잖아? 이것도 증류 과정에서 엄청난 변수가 될 수 있지 않을까 싶음.

이 개념을 적용하면 큰 모델의 추론 신호를 노이즈 제거하거나 증폭시켜서, 핵심 추론 경로를 작은 모델로 더 효과적으로 옮길 수 있을 것 같음. 증류에 들어가는 연산 비용도 줄일 수 있을 테니 DIY/로컬 AI 커뮤니티에는 대박일 수도 있고.

근데 아쉽게도 난 이게 말이 되는 소리인지 혼자 판단할 머리가 안 됨. 구현은 더더욱 못 하고. 여기 갤러리엔 똑똑한 사람들도 많고 진짜 AI/ML 연구원이나 엔지니어들도 많으니까, 내 생각을 공유하고 니들 의견을 좀 묻고 싶음. 이게 로컬 AI 커뮤니티에 조금이라도 도움이 됐으면 해서.

내 Gemini 대화 내용 다 읽어봐도 좋고, 내가 헛소리하는 거면 댓글로 아주 가루가 되도록 까줘도 됨. 난 이제 저녁 먹고 지루한 세금 상담 업무 좀 하러 가야 해서, 댓글 달리면 오늘 밤이나 내일 중에 확인하겠음.