최근 한 연구에서 블랙박스 형태의 대규모 언어모델(LLM)의 크기를 추정하는 새로운 기법이 공개되어 주목받고 있습니다. 블랙박스 LLM이란, 마이크로소프트(Microsoft)나 오픈AI(OpenAI)처럼 모델의 가중치(weights)나 아키텍처를 공개하지 않고 API 형태로만 제공되는 모델을 의미합니다. 이러한 모델들은 내부 구조를 알 수 없어 성능을 평가하거나 최적화하기 어렵다는 한계가 있었는데, 이번 방법은 모델이 기억하는 희귀한 사실들을 분석하여 대략적인 크기를 유추합니다.
이 방법의 핵심은 LLM이 학습 데이터에서 얼마나 많은 정보를 기억하고 있는지를 역으로 추적하는 것입니다. 예를 들어, 특정 모델이 아주 드문 역사적 사건이나 잘 알려지지 않은 인물의 정보를 정확히 기억하고 있다면, 이는 해당 모델이 매우 방대한 양의 데이터를 학습했으며, 따라서 모델의 크기(매개변수 수) 또한 상당할 것이라고 추론할 수 있습니다. 연구진은 이러한 '희귀 사실 기억'의 정도를 정량화하여 비공개 LLM의 대략적인 매개변수 수를 추정하는 메커니즘을 제안했습니다. 이는 기존에 주로 사용되던 벤치마크 테스트와는 다른 접근 방식으로, 모델의 학습 깊이와 범위를 간접적으로 파악할 수 있게 합니다.
이러한 블랙박스 LLM 크기 추정 기술은 여러 면에서 중요한 의미를 가집니다. 우선, 기업이나 개발자가 외부 API를 통해 LLM을 활용할 때, 모델의 잠재적 성능과 비용 효율성을 더 정확하게 예측할 수 있게 됩니다. 모델의 크기는 추론(inference) 비용과 직접적인 연관이 있기 때문입니다. 또한, 오픈소스 LLM과 비공개 LLM 간의 성능 격차를 이해하고, 특정 작업에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있습니다. 궁극적으로는 LLM 시장의 투명성을 높이고, 사용자들에게 더 합리적인 선택 기준을 제공하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.