Memory load amplifies quantization noise in transformers
이 논문은 트랜스포머가 메모리 용량에 도달함에 따라, 저장된 사실을 위한 여유 마진의 축소가 주로 네트워크의 하위 레이어 이득(downstream layer gains)에 의해 유발되는 양자화 노이즈의 증가와 맞물리면서 가중치 양자화로 인한 성능 저하가 증폭된다는 것을 입증한다.
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현대적인 인공지능 시스템, 흔히 언어 모델이라 불리는 이들은 단어들이 어떻게 서로 어우러지는지를 배우기 위해 방대한 양의 텍스트를 읽으며 학습한다. 더 많은 데이터를 소비할수록, 이들은 대개 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력이 더 좋아진다. 이러한 거대한 시스템을 일상적인 용도로 실용적이게 만들기 위해, 엔지니어들은 종종 내부 숫자를 더 적은 비트로 반올림하는 방식인 양자화(quantization)를 통해 모델을 압축한다. 이는 모델을 구동하는 데 필요한 메모리를 줄여주어, 더 작은 기기에서도 모델이 돌아갈 수 있게 해준다. 그러나 기이한 패턴 하나가 나타났다. 더 많은 양의 데이터로 학습된 모델일수록 압축했을 때 더 심하게 망가진다는 것이다. 더 많이 배울수록 시스템이 더 취약해진다는 것은 직관에 어긋나 보이지만, 실제로 일어나는 현상이다. 이러한 취약성의 원인은 지금까지 미스터리로 남아 있었다.
한 연구자가 사실(fact)을 암기하도록 설계된 단순화된 언어 모델을 연구함으로써, 이 취약성 뒤에 숨겨진 메커니즘을 밝혀냈다. 그는 컴퓨터 모델이 가상의 인물들의 전기를 학습하여 생년월일, 도시, 직장 같은 세부 사항을 저장하도록 하는 디지털 실험을 설계했다. 이 합성 전기에 담긴 정보는 완벽하게 통제되었기 때문에, 연구자는 모델의 크기 대비 얼마나 많은 데이터를 저장했는지 정확히 측정할 수 있었다. 그런 다음 그는 내부 숫자를 다양한 정밀도로 반올림한 후, 모델이 이러한 사실들을 얼마나 잘 기억하는지 테스트했다. 그의 연구는 정보로 가득 찬 모델이 이중의 페널티를 받는다는 것을 보여준다. 첫째, 모델이 사실들로 채워짐에 따라 각 기억의 안전 마진(safety margin)이 줄어들어 오류를 허용할 여지가 적어진다. 그러나 연구자는 두 번째로 더 놀라운 효과를 발견했는데, 바로 학습된 네트워크 자체가 반올림으로 인해 도입된 미세한 오류를 증폭시키는 법을 배운다는 것이다. 이 증폭은 압축 방법의 결함이 아니라, 학습 후에 형성된 네트워크 자체의 구조적 특성이다.
이를 이해하기 위해, 모델을 정보가 통과해야 하는 일련의 층(layers)이라고 상상해 보라. 연구자가 숫자를 반올림했을 때, 그는 그 결과로 생긴 오류들을 무작위 노이즈로 취급했다. 그는 이 노이즈가 네트워크를 통해 최종 답변까지 어떻게 전달되는지 추적했다. 그는 네트워크가 이러한 오류를 확대하는 돋보기 역할을 한다는 것을 발견했다. 모델이 더 많은 사실을 학습함에 따라, 모델은 가중치(weights)의 작은 교란에 최종 출력이 훨씬 더 민감하게 반응하도록 내부 연결을 조정한다. 실험 결과, 저장된 정보량이 증가함에 따라 반올림으로 인한 노이즈는 2.5배까지 커졌다. 이러한 성장은 반올림 격자(grid) 자체가 더 거칠어졌기 때문이 아니라, 네트워크의 하류(downstream) 층들이 교란을 증폭시켰기 때문에 발생했다. 연구자는 이 증폭이 모델이 데이터로 더 많이 로드됨에 따라 작동을 유지하기 위해 필요한 추가 정밀도의 약 절반을 차지한다고 계산했다.
또한 이 연구는 이러한 증폭이 시스템 전체에 걸쳐 균일하게 일어나지 않는다는 점도 보여주었다. 연구자는 노이즈 기여도를 층별로 나누어 분석했으며, 그 결과 답변을 출력하기 위해 준비하는 단계인 네트워크의 마지막 층이 증폭의 상당 부분을 담당하고 있음을 발견했다. 하지만 모델이 더 많이 로드됨에 따라 중간층들도 점점 더 큰 역할을 수행했다. 연구자는 줄어드는 안전 마진과 커지는 오류 증폭 효과를 결합함으로써, 압축 후 모델이 얼마나 많은 사실을 잃게 될지를 정확히 예측할 수 있었다. 전체 정밀도 가중치와 네트워크의 기하학적 구조만을 이용한 이 수학적 설명은, 모델을 재학습시키거나 압축된 버전을 테스트할 필요 없이 손실되는 사실의 비율을 성공적으로 예측해 냈다.
이 발견은 압축의 문제가 단순히 숫자에 사용되는 정밀도의 문제라는 일반적인 가정에 도전한다. 현재의 방법들은 이상치(outliers)나 특정 가중치 그룹을 처리하기 위해 반올림 과정을 개선하는 데 집중하고 있지만, 이 연구는 문제의 상당 부분이 학습 과정 자체에 내재되어 있음을 시사한다. 네트워크는 자신의 지식을 매우 민감하게 읽어내도록 학습된다. 저자는 자신의 결론이 임의의 연관 관계를 학습하는 특정 소규모 모델에 기반하고 있음을 언급하며, 이 증폭 효과가 오늘날 사용되는 거대한 실제 모델들에도 유효한지 확인하기 위한 추가 테스트를 요청했다. 만약 그렇다면, 네트워크의 '이득(gain)'—즉, 오류를 증폭하는 정도—은 새로운 진단 도구가 될 수 있다. 엔지니어들은 전체 정밀도 모델을 보고, 모델이 학습한 내용을 잊기 시작하기 전까지 어느 정도의 정밀도를 감당할 수 있는지 정확히 예측할 수 있게 될 것이다. 이는 더 효율적이고 견고한 인공지능을 구축하기 위한 명확한 경로를 제시할 수 있다.
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