최근 발표된 연구에 따르면, 대규모 언어모델(LLM)을 이용해 신경망의 채널 구성(feature channel configuration)을 자동으로 최적화하는 폐쇄 루프(closed-loop) 방식이 성공적으로 확장되었습니다. 이 방식은 LLM이 직접 실행 가능한 코드를 생성하고, 그 결과로 얻은 신경망의 정확도 피드백을 바탕으로 채널 너비를 조정하며 최적의 구조를 찾아가는 것이 핵심입니다. 초기 연구에서 가능성을 보였던 이 방법이 더 많은 후보 네트워크를 평가하는 밀도 높은 샘플링 환경에서도 유효함이 입증되었습니다.
연구팀은 동일한 검색 설정을 각 미세조정(fine-tuning) 주기당 250개의 후보 네트워크로 확장하여, 총 8주기에 걸쳐 2,000개의 후보를 생성했습니다. 이 중 462개의 검증된 CIFAR-100 평가를 분석한 결과, 주기당 평균 정확도가 긍정적인 선형 추세를 보였으며, 특히 최고 성능 모델의 정확도는 0.3144에서 0.3676으로 크게 향상되었습니다. 주목할 만한 점은 파라미터 효율성(parameter efficiency) 개선입니다. 가장 좋은 모델은 11.8M(백만) 개의 파라미터로 0.3676의 정확도를 달성했는데, 이는 초기 고성능 모델이 166.5M 개의 파라미터로 0.3144를 기록했던 것과 비교하면 훨씬 적은 자원으로 더 높은 성능을 낸 것입니다. 또한, 더 많은 샘플을 통해 초기에는 파악하기 어려웠던 아키텍처(architecture)의 규칙성도 발견되었습니다. 예를 들어, 41.8%의 검증된 후보에서 2의 거듭제곱이 아닌 채널 너비가 나타났으며, 가장 강력한 모델들은 중간 블록 또는 후반 블록이 확장된 특정 채널 할당 패턴을 공유했습니다.
이러한 결과는 LLM 기반의 폐쇄 루프 채널 구성 최적화가 AI 모델 설계 과정에서 상당한 효율성 증대를 가져올 수 있음을 시사합니다. 기존에는 전문가의 직관이나 방대한 컴퓨팅 자원을 통한 무작위 탐색에 의존했던 신경망 아키텍처 설계가 LLM의 지능적인 코드 생성 및 피드백 루프를 통해 더욱 자동화되고 최적화될 수 있다는 의미입니다. 이는 AI 개발 비용과 시간을 절감하고, 더 적은 자원으로도 고성능 모델을 구축할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 특히, 이러한 자동화된 설계 방식은 복잡한 AI 모델을 개발하는 스타트업이나 연구팀에게 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.