티스토리 뷰
AI는 왜 필요 없는 부분까지 학습할까?
생성형 AI가 발전할수록 모델의 규모는 계속 커지고 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 최신 AI 모델은 수십억 개에서 많게는 수천억 개에 이르는 매개변수(Parameter)를 학습하며 사람처럼 자연스러운 답변을 생성합니다. 일반적으로 모델이 커질수록 더 많은 정보를 기억하고 복잡한 문제를 해결할 수 있기 때문에 오랫동안 AI 업계에서는 ‘더 큰 모델이 더 좋은 모델’이라는 인식이 강했습니다. 실제로 초기 생성형 AI 경쟁도 더 많은 데이터를 학습시키고 더 거대한 모델을 만드는 방향으로 이루어졌습니다.
하지만 시간이 지나면서 연구자들은 흥미로운 사실을 발견했습니다. 거대한 AI 모델 안에는 실제로 자주 사용되는 연결도 있지만, 거의 사용되지 않거나 없어도 결과에 큰 영향을 주지 않는 연결도 함께 존재한다는 것입니다. 다시 말해 AI가 가진 모든 매개변수가 항상 중요한 역할을 하는 것은 아니라는 뜻입니다. 어떤 연결은 특정 질문에서 매우 중요한 역할을 하지만, 어떤 연결은 거의 활성화되지 않거나 다른 연결이 같은 역할을 대신할 수도 있습니다.
사람의 공부 방식으로 비유하면 이해하기 쉽습니다. 시험을 준비하면서 수백 페이지의 내용을 모두 공부했지만 실제 시험에서는 그중 일부 개념만 활용하는 경우가 많습니다. 그렇다고 필요 없는 내용을 모두 버릴 수는 없지만, 핵심 개념만 정리해도 비슷한 성과를 얻을 수 있는 경우가 있습니다. AI도 이와 비슷합니다. 모델 안에서 꼭 필요한 부분은 유지하고, 영향이 거의 없는 부분은 제거한다면 더 작은 모델로도 비슷한 성능을 낼 수 있을 것이라는 아이디어가 등장하게 되었습니다.
이러한 생각에서 탄생한 기술이 바로 Pruning(가지치기) 입니다. 나무를 건강하게 키우기 위해 불필요한 가지를 잘라내는 것처럼, AI 모델에서도 중요도가 낮은 연결이나 매개변수를 제거하여 더 가볍고 효율적인 모델을 만드는 기술입니다. 최근에는 온디바이스 AI와 소형 언어 모델(SLM)이 주목받으면서 Pruning은 AI 경량화를 대표하는 핵심 기술 가운데 하나로 자리 잡고 있습니다.
AI 모델 가지치기는 어떻게 이루어질까?
AI 모델은 수많은 뉴런과 연결(Connection)로 이루어진 거대한 신경망입니다. 하나의 대규모 언어 모델에는 수십억 개 이상의 연결이 존재하며, 각각의 연결은 학습 과정에서 서로 다른 중요도를 갖게 됩니다. 어떤 연결은 답변의 정확도에 직접적인 영향을 줄 정도로 중요한 역할을 하지만, 어떤 연결은 거의 사용되지 않거나 제거해도 결과가 크게 달라지지 않는 경우도 있습니다. Pruning은 바로 이러한 차이를 분석하여 중요도가 낮은 연결을 찾아 제거하는 기술입니다.
Pruning 과정은 단순히 연결을 무작정 삭제하는 것이 아닙니다. 먼저 모델을 충분히 학습시킨 뒤 각 연결이 결과에 얼마나 영향을 주는지를 분석합니다. 이후 영향이 매우 작은 연결부터 점진적으로 제거하고, 필요하다면 다시 미세 조정(Fine-tuning)을 수행하여 성능을 회복합니다. 이러한 과정을 거치면 모델의 핵심 능력은 유지하면서도 전체 크기와 계산량을 줄일 수 있습니다.
이를 회사 조직으로 비유하면 더욱 이해하기 쉽습니다. 회사가 성장하면서 직원이 계속 늘어나면 비슷한 업무를 여러 사람이 담당하거나 거의 수행하지 않는 업무가 생길 수 있습니다. 이때 조직을 다시 정비하여 중복되는 업무를 줄이면 회사는 같은 성과를 더 효율적으로 낼 수 있습니다. Pruning도 AI 내부에서 이러한 조직 정리와 비슷한 역할을 수행합니다. 중요한 연결은 그대로 유지하고, 중복되거나 영향이 적은 연결만 제거하여 전체 효율을 높이는 것입니다.
물론 가지치기를 너무 많이 하면 문제가 발생합니다. 나무의 가지를 지나치게 잘라내면 성장에 문제가 생기는 것처럼 AI에서도 중요한 연결까지 제거하면 정확도가 크게 떨어질 수 있습니다. 따라서 실제 개발에서는 얼마나 제거할 것인지, 어떤 연결을 남길 것인지를 신중하게 결정하는 것이 매우 중요합니다. 결국 Pruning의 핵심은 무조건 많이 제거하는 것이 아니라, 성능 손실을 최소화하면서 효율을 최대한 높이는 것입니다.
왜 AI 기업들은 Pruning을 사용할까?
생성형 AI가 대중화되면서 AI 기업들이 가장 크게 고민하는 문제 중 하나는 운영 비용입니다. 사용자가 ChatGPT와 같은 AI 서비스에 질문을 입력할 때마다 모델은 수많은 계산을 수행하며 답변을 생성합니다. 이러한 계산은 GPU와 메모리를 사용하며, 사용자가 많아질수록 필요한 연산량도 함께 증가합니다. 따라서 모델이 조금만 무거워져도 서비스 운영 비용은 크게 늘어나게 됩니다. AI 기업들이 단순히 더 성능이 좋은 모델을 만드는 것뿐만 아니라, 더 효율적인 모델을 만드는 기술에도 투자하는 이유가 바로 여기에 있습니다.
Pruning은 이러한 문제를 해결하는 대표적인 방법 가운데 하나입니다. 모델에서 중요도가 낮은 연결을 제거하면 전체 모델의 크기가 줄어들고, 메모리 사용량도 감소합니다. 그 결과 추론(Inference) 속도가 빨라질 수 있으며, 동일한 하드웨어에서도 더 많은 요청을 처리할 수 있습니다. 사용자 입장에서는 응답 속도가 빨라지고, 기업 입장에서는 운영 비용을 절감할 수 있기 때문에 Pruning은 성능과 효율을 동시에 개선할 수 있는 기술로 평가받고 있습니다.
특히 최근에는 온디바이스 AI(On-device AI) 의 확산으로 Pruning의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 스마트폰, 노트북, 자동차, 웨어러블 기기와 같은 환경에서는 데이터센터처럼 강력한 GPU를 사용할 수 없습니다. 제한된 메모리와 연산 능력 안에서 AI를 실행하려면 모델을 최대한 가볍게 만들어야 하며, Pruning은 이러한 환경에서 매우 효과적인 최적화 방법이 됩니다. 여기에 양자화(Quantization)나 지식 증류(Knowledge Distillation)와 같은 기술을 함께 적용하면 모델을 더욱 작고 효율적으로 만들 수 있습니다.
최근 AI 업계에서는 하나의 최적화 기술만 사용하는 경우는 드뭅니다. 먼저 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하는 지식 증류, 이후 불필요한 연결을 제거하는 Pruning, 마지막으로 숫자의 정밀도를 낮추는 양자화를 순차적으로 적용하는 경우가 많습니다. 이러한 기술들이 함께 사용되면서 오늘날의 SLM(Small Language Model)과 온디바이스 AI가 가능해지고 있습니다. 즉, Pruning은 독립적인 기술이라기보다 AI 모델을 실제 서비스에 적용하기 위한 중요한 최적화 과정의 일부라고 볼 수 있습니다.
앞으로 AI 가지치기는 어떻게 발전할까?
앞으로 생성형 AI는 데이터센터뿐 아니라 스마트폰, 태블릿, 자동차, 로봇, 스마트워치와 같은 다양한 기기에서 실행되는 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다. 사용자는 인터넷이 연결되지 않은 환경에서도 AI 기능을 자연스럽게 사용하기를 기대하고 있으며, 이러한 변화는 AI 모델을 더욱 가볍고 효율적으로 만들어야 한다는 요구로 이어지고 있습니다. 따라서 Pruning과 같은 모델 최적화 기술의 중요성은 앞으로 더욱 커질 가능성이 높습니다.
최근에는 사람이 직접 제거할 연결을 결정하는 방식에서 벗어나, AI가 스스로 어떤 연결이 중요한지 분석하고 자동으로 가지치기를 수행하는 연구도 활발하게 진행되고 있습니다. 또한 모든 연결을 한 번에 제거하는 것이 아니라, 사용자의 작업이나 실행 환경에 따라 필요한 부분만 동적으로 활성화하거나 비활성화하는 기술도 함께 발전하고 있습니다. 이러한 방식은 성능 저하를 최소화하면서도 효율을 높일 수 있어 차세대 AI 모델의 중요한 연구 분야로 주목받고 있습니다.
Pruning은 앞으로 AI 에이전트 시대에서도 중요한 역할을 하게 될 것입니다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 계획을 세우고, 여러 도구를 호출하며, 다양한 작업을 연속적으로 수행합니다. 이러한 환경에서는 모델이 빠르게 동작하는 것이 매우 중요하며, 불필요한 계산을 줄여주는 Pruning은 응답 속도와 비용을 동시에 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
결국 Pruning은 단순히 AI 모델의 크기를 줄이는 기술이 아닙니다. 한정된 자원으로 최고의 성능을 만들어 내기 위한 효율화 기술이라고 할 수 있습니다. 앞으로 AI는 더 큰 모델을 만드는 경쟁과 함께, 더 적은 자원으로 더 높은 성능을 구현하는 경쟁도 함께 이루어질 것입니다. 이러한 흐름 속에서 Pruning은 생성형 AI를 더 많은 사람과 더 다양한 기기에서 활용할 수 있도록 만드는 핵심 기술로 계속 발전해 나갈 것으로 기대됩니다.
마무리
생성형 AI는 계속해서 더 똑똑해지고 있지만, 단순히 모델의 크기를 키우는 것만으로는 한계가 있습니다. 모델이 커질수록 운영 비용과 연산량도 함께 증가하기 때문입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술 가운데 하나가 바로 Pruning(가지치기) 입니다. 중요도가 낮은 연결을 제거하여 모델을 더 가볍고 효율적으로 만들면서도 핵심 성능은 최대한 유지하는 것이 이 기술의 핵심입니다.
오늘날의 소형 언어 모델(SLM), 온디바이스 AI, AI 에이전트와 같은 기술들이 빠르게 발전할 수 있었던 배경에도 이러한 모델 최적화 기술이 큰 역할을 하고 있습니다. 앞으로 AI를 이해할 때는 단순히 모델의 크기나 성능만 보는 것이 아니라, 어떤 최적화 기술이 적용되었는지도 함께 살펴보는 것이 중요합니다. Pruning은 AI를 더 빠르고, 더 저렴하며, 더 많은 환경에서 사용할 수 있도록 만드는 핵심 기술 중 하나이며, 앞으로도 생성형 AI 발전 과정에서 중요한 역할을 이어갈 것입니다.