AI 긴 컨텍스트: Mamba & Jamba로 성능 한계 압도적 돌파!

최근 몇 년간, 대규모 언어 모델(LLM)은 인공지능 분야에 혁신을 가져왔습니다. 특히 Transformer 아키텍처는 Attention 메커니즘을 통해 뛰어난 성능을 입증하며 자연어 처리의 표준으로 자리 잡았습니다.

하지만 Transformer 모델은 입력 시퀀스 길이에 따라 계산 복잡도가 Quadratic Complexity (2차 복잡도)로 증가하는 본질적인 한계를 가지고 있습니다.

이는 모델이 처리할 수 있는 컨텍스트 길이를 제한하며, 매우 긴 문서 요약이나 복잡한 코드 분석과 같은 Long-Context AI 애플리케이션에서는 치명적인 제약으로 작용합니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 연구자들은 새로운 아키텍처를 모색해왔고, 그 결과 State Space Models (SSMs)가 강력한 대안으로 떠오르고 있습니다.

특히 Mamba와 Jamba와 같은 모델들은 효율적인 긴 컨텍스트 처리 능력을 선보이며 차세대 AI 모델의 가능성을 제시합니다. 이 글에서는 SSMs의 기본 원리부터 Mamba의 핵심 혁신, 그리고 Jamba의 하이브리드 아키텍처까지 심층적으로 탐구합니다.

트랜스포머의 장벽: 긴 컨텍스트 문제

Transformer 모델의 핵심인 Attention 메커니즘은 입력 시퀀스의 모든 토큰 쌍 간의 관계를 병렬적으로 계산합니다. 그러나 시퀀스 길이가 N일 때, 계산량과 메모리 사용량은 O(N²)에 비례합니다.

즉, 시퀀스 길이가 두 배가 되면 계산량과 메모리 요구 사항은 네 배가 되는 것입니다. 이 Quadratic Complexity (2차 복잡도)는 다음과 같은 문제들을 야기합니다.

높은 계산 비용: 긴 시퀀스에 대한 학습 및 추론 시간이 기하급수적으로 증가합니다.
메모리 제약: GPU 메모리가 빠르게 소진되어, 특정 길이 이상의 시퀀스는 처리하기 어렵습니다.
컨텍스트 길이의 한계: 실제 애플리케이션에서 필요한 수십만 토큰에 달하는 긴 컨텍스트를 처리하는 데 큰 어려움이 따릅니다.

이러한 제약은 법률 문서 분석, 게놈 서열 분석 등 방대한 양의 정보를 필요로 하는 시나리오에서 Transformer 모델의 활용을 어렵게 만들었습니다.

스테이트 스페이스 모델 (SSM) 이해하기

State Space Models (SSMs)는 본질적으로 입력 신호를 내부의 '상태'를 통해 출력 신호로 매핑하는 시스템입니다. 원래 제어 이론에서 유래한 SSMs는 연속 시간 시스템을 다음과 같은 미분방정식으로 표현합니다.

x'(t) = Ax(t) + Bu(t)
y(t) = Cx(t) + Du(t)

여기서 u(t)는 입력, y(t)는 출력, x(t)는 시스템의 숨겨진 상태를 나타냅니다. AI 모델에 적용하기 위해 이 연속 시간 시스템은 이산 시간 시스템으로 변환됩니다.

x_k = A_bar * x_{k-1} + B_bar * u_k
y_k = C_bar * x_k + D_bar * u_k

이 이산화된 형태는 Recurrent Neural Networks (RNNs)와 유사한 재귀적 특성을 가집니다. 그러나 SSMs는 Convolutions (합성곱)과 유사하게 병렬 계산이 가능한 형태로 변환될 수 있습니다. 이 이중성은 SSMs가 RNNs의 긴 의존성 학습 능력과 CNNs의 병렬 처리 효율성을 결합할 잠재력을 가지게 합니다.

Structured State Space Models (S4)의 등장

초기 SSMs는 긴 시퀀스 학습에 어려움을 겪었지만, S4의 등장은 중요한 전환점이 되었습니다. S4는 O(N log N) 또는 O(N)의 Linear Complexity (선형 복잡도)로 긴 시퀀스를 처리하는 방법을 제시했습니다.

그러나 S4를 비롯한 초기 SSMs는 입력 데이터의 내용에 따라 동적으로 정보를 선택하는 능력, 즉 '선택성(selectivity)'이 부족했습니다. 이것이 바로 Mamba가 혁신을 이룬 지점입니다.

Mamba: 선택적 스캔(Selective Scan)으로 SSM 재정의

Mamba의 핵심은 Selective Scan 메커니즘으로, 이는 SSMs의 파라미터(Δ, B, C)를 입력 데이터에 따라 동적으로 변화시키는 것입니다.

기존 SSMs가 모든 입력에 대해 동일한 방식으로 정보를 처리했다면, Mamba는 모델 스스로 어떤 정보를 기억하고 어떤 정보를 잊을지 '선택'할 수 있게 합니다.

Mamba 블록의 작동 방식

Mamba 블록의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

선형 투영 및 확장: 입력 시퀀스 x는 선형 레이어를 통해 더 높은 차원으로 확장됩니다.
선택적 SSM 레이어: 확장된 입력은 이산화 시간 스케일(Δ), 입력 행렬(B), 출력 행렬(C)을 동적으로 생성하는 데 사용됩니다.
Selective Scan 연산: 입력 시퀀스와 동적으로 생성된 파라미터가 주어지면, 이산화 과정을 거쳐 병렬 처리에 최적화된 재귀적인 스캔 연산이 수행됩니다. 이 연산은 이전 상태, 현재 입력, 그리고 동적으로 조정된 파라미터들을 기반으로 현재 상태와 출력을 계산합니다.
잔차 연결 및 활성화: SSM 레이어의 출력은 원래 입력과 잔차 연결되고, 활성화 함수를 통과하여 최종 출력을 생성합니다.

Mamba의 Selective Scan은 여전히 O(N)의 Linear Complexity를 유지하면서도, 기존 SSMs보다 훨씬 뛰어난 성능을 달성합니다.

Mamba의 구체적인 활용 예시

긴 법률 계약서나 학술 논문을 처리하는 시나리오를 생각해 봅시다. Transformer는 컨텍스트가 길어질수록 비효율적입니다.

하지만 Mamba는 Selective Scan을 통해 문서를 읽어나가면서 중요한 용어, 핵심 조항 등을 '선택적으로' 기억하고, 불필요한 세부사항은 '선택적으로' 잊어버립니다.

이는 마치 사람이 문서를 읽으면서 핵심 내용을 요약하고 기억하는 과정과 유사합니다. 이로 인해 Mamba는 수십만 토큰에 달하는 장문에서도 일관된 이해도를 유지하며 효율적으로 작업을 수행합니다.

Jamba: 하이브리드 아키텍처의 힘

Jamba는 Mamba의 장점과 Transformer의 장점을 결합하여 시너지를 창출하는 하이브리드 접근 방식을 제시합니다. Jamba는 Mamba 블록과 Mixture-of-Experts (MoE) Transformer 블록을 번갈아 배치하여 구성됩니다.

왜 Mamba와 MoE Transformer를 결합하는가?

Mamba의 강점: Linear Complexity로 매우 긴 시퀀스의 처리에 탁월하며, 순차적인 데이터 흐름에서 강력한 성능을 발휘합니다.
MoE Transformer의 강점: Attention 메커니즘은 여전히 전역적인 패턴 인식과 비지역적 종속성 학습에 매우 강력합니다. MoE 구조는 모델의 파라미터 수를 크게 늘리면서도 계산량을 제어하여 표현력을 증대시킵니다.

Jamba는 이러한 두 아키텍처를 결합하여 Mamba의 효율적인 긴 컨텍스트 처리 능력과 MoE Transformer의 강력한 추론 및 전역적 패턴 인식 능력을 동시에 활용합니다.

Jamba의 구체적인 활용 예시

복잡한 소프트웨어 코드베이스를 분석하는 시나리오를 상상해 봅시다. Jamba는 Mamba 블록을 활용하여 수천 줄 코드 전체의 구조와 흐름과 같은 긴 범위의 의존성을 효율적으로 파악합니다.

동시에 MoE Transformer 블록은 특정 함수나 클래스 정의 같은 국소적인 코드 블록에 초점을 맞춰, 버그 패턴이나 보안 취약점과 같은 복잡한 문제를 식별하는 데 '전문가' 네트워크를 활용합니다. 이 하이브리드 접근 방식은 코드의 전체적인 맥락과 세부적인 로직을 모두 효과적으로 이해하게 해줍니다.

SSM의 장점 및 활용 시나리오

Mamba와 Jamba로 대표되는 SSMs는 Transformer 모델의 한계를 극복하며 여러 장점을 제공합니다.

선형적인 확장성 (Linear Scalability): 시퀀스 길이에 비례하는 O(N) Linear Complexity로, 매우 긴 컨텍스트 처리의 문을 엽니다.
메모리 효율성: Attention 메커니즘에 비해 훨씬 적은 메모리를 사용합니다.
긴 범위 의존성 학습 능력: Selective Scan과 같은 메커니즘을 통해 먼 거리의 정보 간 관계를 효과적으로 포착합니다.
고속 추론: 학습 시에는 병렬 처리로 빠르고, 추론 시에는 재귀적 처리로 효율적인 토큰 생성을 지원합니다.

이러한 장점들은 다음과 같은 Long-Context AI 애플리케이션에서 SSMs가 중요한 역할을 할 것임을 시사합니다.

생명 공학 및 의료: 게놈 서열 분석, 단백질 구조 예측, 장문의 의학 기록 분석.
법률 및 금융: 방대한 법률 문서, 계약서, 금융 보고서에서 정보 추출 및 요약.
코드 생성 및 분석: 대규모 코드베이스 이해, 복잡한 코드 생성 및 디버깅.
대화형 AI: 여러 턴에 걸친 장문의 대화 기록을 기반으로 한 일관된 응답 생성.

결론 및 미래 전망

Transformer가 지난 5년간 AI 연구의 지배적인 아키텍처였지만, Long-Context AI의 요구 사항이 증대됨에 따라 그 한계 또한 명확해졌습니다.

State Space Models (SSMs), 특히 Mamba의 Selective Scan과 Jamba의 하이브리드 아키텍처는 이러한 도전을 해결하기 위한 강력한 대안으로 부상하고 있습니다.

이러한 발전은 단순한 아키텍처 변화를 넘어섭니다. 이는 AI 모델이 처리할 수 있는 정보의 양과 복잡성을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가집니다.

우리는 이제 인간이 처리하기 어려운 방대한 양의 정보를 AI가 효율적으로 이해하고 추론할 수 있는 시대로 나아가고 있습니다.

앞으로는 SSMs와 Transformer, 그리고 다른 혁신적인 아이디어들이 더욱 정교하게 결합된 하이브리드 모델들이 등장하여 AI의 성능과 활용 범위를 더욱 확장할 것입니다. SSMs는 AI가 더욱 지능적이고 유능해지는 미래를 위한 중요한 발판을 마련했습니다.

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