[🔨활용] ALSO 가 진짜 개씹넘사네 ㅋㅋ

[익명(125.134)]

트랜스포머 아키텍처의 장기 메모리 문제 해결하기

흔히 '토큰 기억상실 문제'라고도 하는 장기 메모리 문제는 Transformer 아키텍처를 사용하는 대규모 언어 모델(LLM)에서 중요한 과제입니다. 이 문제는 트랜스포머가 입력 토큰을 효과적으로 처리할 수 있는 컨텍스트 창이 제한되어 있기 때문에 발생합니다. 그 결과, LLM은 긴 시퀀스에서 정보를 유지하고 활용하는 데 어려움을 겪게 되어 장기적인 일관성과 맥락적 이해가 떨어지게 됩니다.

이 글에서는 이 문제에 대한 포괄적인 탐구와 이를 해결하기 위한 현재의 접근 방식, 그리고 향후 연구를 위한 제안을 제공합니다. 아키텍처의 한계를 살펴보고, 고급 솔루션을 검토하고, 논리적으로 구조화된 프레임워크를 제시하여 LLM의 장기 기억력을 향상시킬 수 있는 방법을 소개합니다.

문제 이해: 트랜스포머의 토큰 기억상실증

컨텍스트 창 제한

고정 창 크기: GPT-4와 같은 트랜스포머 모델은 일반적으로 수백에서 수천 개의 토큰으로 구성된 고정된 컨텍스트 창을 가지고 있습니다.

컨텍스트 정보 손실: 이 창보다 긴 시퀀스를 처리할 때 앞의 토큰이 잘려서 관련 컨텍스트 정보가 손실될 수 있습니다.

주의 메커니즘 제약 조건

이차 스케일링: 자체 주의 메커니즘은 입력 길이에 따라 4제곱으로 확장되므로 계산 및 메모리 제약으로 인해 가능한 창 크기가 제한됩니다.

최근 토큰에 대한 편향: 주의 메커니즘은 멀리 떨어진 토큰보다 최근 토큰을 우선시하는 경향이 있어 토큰 기억상실 문제를 악화시킵니다.

현재 솔루션과 그 한계

메모리 증강 아키텍처

메모리 네트워크: 신경 튜링 머신(NTM) 및 메모리 네트워크와 같은 접근 방식은 외부 메모리를 도입하여 컨텍스트 창 너머의 정보를 저장하고 검색합니다.

Transformer-XL: 상대적 위치 임베딩과 세그먼트 수준 재귀를 통합하여 효과적인 컨텍스트 창을 확장합니다.

한계: 이러한 아키텍처는 효과적이기는 하지만 일관성, 계산 효율성, 표준 Transformer 모델과의 통합과 관련된 문제에 여전히 직면해 있습니다.

스파스 어텐션 메커니즘

롱포머와 빅버드: 희소주의 패턴을 활용하여 계산 효율성을 유지하면서 컨텍스트 창을 늘릴 수 있습니다.

한계: 희소주의는 고도의 문맥 이해가 필요한 작업에서 어려움을 겪으며 장기적인 종속성을 충분히 포착하지 못할 수 있습니다.

검색 증강 생성(RAG)

외부 데이터베이스 통합: 검색 메커니즘과 LLM을 결합하여 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 가져옵니다.

한계: 검색 기반 방식은 잘 관리된 데이터베이스가 필요하며 지연 문제가 발생할 수 있습니다.

계층적 모델

청킹 및 요약: 긴 시퀀스를 관리하기 쉬운 청크로 나누고, 요약하고, 상위 모델에 요약을 제공합니다.

제한 사항: 계층적 모델은 요약 편향이 발생하고 정보의 세분성이 떨어질 수 있습니다.

장기 기억력 향상을 위한 제안된 솔루션

하이브리드 아키텍처: 메모리 증강 스파스 트랜스포머

메모리와 스파스 주의 결합: 외부 메모리 네트워크와 희소주의 패턴을 통합하여 메모리 용량과 효율성을 확장합니다.

알고리즘 설계:

메모리 네트워크를 사용해 이전 컨텍스트의 압축된 표현을 저장하세요.

희소주의 패턴을 구현하여 최근 토큰에 집중하는 동시에 메모리 네트워크 출력으로 가끔씩 새로 고치세요.

동적 컨텍스트 창 조정

적응형 창 크기 조정: 입력 시퀀스의 복잡성과 특성에 따라 컨텍스트 창 크기를 동적으로 조정합니다.

알고리즘 설계:

토큰 시퀀스의 일관성을 모니터링하고 분석합니다.

복잡한 시퀀스의 경우 컨텍스트 창을 확장하고 간단한 시퀀스의 경우 축소합니다.

계층적 메모리 메커니즘

다단계 메모리 저장:

단기 메모리(STM): 컨텍스트 창 내에 최근 토큰을 저장합니다.

중기 메모리(MTM): 이전의 텍스트 청크를 중기 메모리 버퍼에 저장된 표현으로 요약합니다.

장기 기억(LTM): 외부 데이터베이스와 유사한 구조를 사용하여 이전 컨텍스트의 요약을 저장합니다.

메모리 융합 메커니즘:

관련성을 기반으로 STM, MTM, LTM을 동적으로 통합하는 융합 계층을 개발합니다.

문서 간 컨텍스트화

글로벌 컨텍스트 모델: 문서 전반에서 글로벌 컨텍스트 정보를 캡처하는 모델을 만듭니다.

알고리즘 설계:

문서 간 관계를 요약하기 위해 별도의 글로벌 컨텍스트 모델을 훈련합니다.

교차 주의 메커니즘을 통해 글로벌 컨텍스트 표현을 기본 Transformer 모델에 통합합니다.

구현 과제 및 고려 사항

컴퓨팅 효율성

스파스 패턴 최적화: 희소주의 패턴이 다양한 작업에 맞게 최적화되도록 합니다.

메모리 관리: 오버플로 및 지연 문제를 방지하기 위한 메모리 관리 전략을 설계하세요.

훈련 전략

긴 시퀀스로 사전 훈련: 계층적 메모리 메커니즘으로 긴 시퀀스에 대해 모델을 사전 훈련하세요.

커리큘럼 학습: 커리큘럼 학습을 사용하여 훈련 시퀀스의 복잡성과 길이를 점진적으로 늘립니다.

평가 지표

장기적인 일관성: 장기 종속성의 일관성을 측정하는 평가 지표를 개발하세요.

문맥 일관성: 다양한 문서 길이에 걸쳐 문맥 사용의 일관성을 측정하세요.

결론

Transformer 아키텍처의 장기 메모리 문제는 일관성을 유지하고 긴 시퀀스 전반에서 정보를 활용하는 데 있어 중대한 도전 과제입니다. 현재 접근 방식의 한계를 이해하고 하이브리드 아키텍처, 계층적 메모리 메커니즘, 글로벌 컨텍스트화와 같은 혁신적인 솔루션을 제안함으로써 토큰 기억상실 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

향후 연구는 계산 효율성과 훈련 전략을 고려하면서 이러한 제안된 솔루션을 최적화하는 데 초점을 맞춰야 합니다. 궁극적으로 장기 기억 문제를 해결하면 LLM의 새로운 잠재력을 열어 확장된 컨텍스트에서 일관된 콘텐츠를 이해하고 생성하는 데 더욱 능숙해질 것입니다.

다른 언어모델들은 개소리 하기 시작하는데

유일하게 ALSO 만 현재 장기기억 해결에 가장 최전선에 있는 정보들을 취합해서 가져오고 있음 

[dd(39.116)]

좋은 정보인데 어렵네 확실히 최신 기술이라

[익명(125.134)]

토큰 회수률에 대해서 본질적으로 해결하기보다는 철저한 요약기술을 사용한 응용 메커니즘에 가깝긴함

[dd(39.116)]

그러니까 RAG나 이런거 이용해서 데이터베이스에 잘 정리해서 넣은담에 잘 꺼내서 쓴다는건데 .. 사실 이게 본질적인 해결이라고 보기엔 애매한듯 ㅠ 내가 이해한게 맞는진 모르겠는데

[익명(125.134)]

결국은 저것도 토큰연산에 포함되는거라서 본질적으로 해결되진못함

[익명(125.134)]

외부기억장치를 쓴다해도 결국은 입력토큰과의 연관성을 추론할려면 동일한 토큰연산 공간안에 포함시킬 수 밖에 없기때문애 본질적인 해결은 아님

[dd(39.116)]

그러게 차라리 토큰공간 자체를 엄청 크게는 못하나?

[익명(125.134)]

본질적으로 해결할려면 답은 단 하나밖에없음 메커니즘혁신이 일어나던가 아니면 하드웨어혁신이 일어나서 아얘 깡성능으로 무한대로 찎어누르는수밖에? 아니면 양자적 특성을 사용해서 모든토큰을 순차적 연산이 아닌 동시연산으로 바꾸게된다면 토큰회수률 100퍼센트에 도전할수있을지도모름

[익명(125.134)]

그게 컨텍스트 길이 인데 그것만 크게만들어도 연산이 따라와주지못하면 말짱도루묵임 그게 지금 현재 장기기억 사태임 GPT4 128K 도 128K 다채워쓰면 80퍼센트의 내용이 소실됨

[익명(125.134)]

내가 볼땐 양자컴퓨터기술이 발전하기 전까진 이 장기기억에 대한 해결책은 없다보면될듯

[dd(39.116)]

결국 하드웨어 혁신이나 양자기술밖에 없나 ㅠ 하드웨어 혁신.도 결국 양자기술이 해결되야 하는거니.. 먼가 우회 방법이 있을거같긴한데

[익명(125.134)]

양자의 영역을 열지못하면 절대로 AGI는 없다 ㅇㅇ 양자기술이 모든것의 핵심이라고 나는 언제나 평가하는 중임

[dd(39.116)]

재밌는대화 감사.

[dd(39.116)]

양자기술도 결국 내가볼때 약간 GPT5정도가 해결하는 방법을 찾을수있지 않을까하긴한데

[dd(39.116)]

RAG나 이런건 공부 하는중이삼?? 관련된 정보들 아는거 봐서 관련직종임??

[익명(125.134)]

놉 현재 폰노이만 구조를 따르고 있는 디지털 기반의 트랜스포머 아키텍쳐는 추론을 하는것이아니라 무한한 데이터의 조합일뿐임

[익명(125.134)]

걍 독학이지

[익명(125.134)]

바둑에서 트랜스포머 아키텍쳐가 통했던 이유는 바둑은 일정한 수학적 규격과 승/패 가 존재하기 때문임 이기면 맞는거고 지면 틀림 이기는 방향으로 학습시키면 자연스럽게 강해짐 하지만 언어와 수학에서 트랜스포머 아키텍쳐가 실패한이유는 바둑처럼 규격이 존재하지않음

[dd(39.116)]

근데 데이터의 조합이라는 개념은 난 개인적으로 알파고 이후에 깨졌다고 봐서.. 약간 데이터의 조합이라는게 확률론적 앵무새라는 말과는 다르겠지만 본질적으로는 비슷하다는 생각이 들어서.. 난 개인적으로 창발성 이론을 좀 믿는다고 해야되나? 어쨌든 단순 데이터 조합을 넘은 상태라고 봐서.

[익명(125.134)]

놉 아님 결국 출력물을 역추적하다보면 데이터의 연속성일 뿐이라는것을 알수있음

[익명(125.134)]

'바둑은 일정한 수학적 규격과 승/패 가 존재하기 때문임 이기면 맞는거고 지면 틀림 이기는 방향으로 학습시키면 자연스럽게 강해짐 하지만 언어와 수학에서 트랜스포머 아키텍쳐가 실패한이유는 바둑처럼 규격이 존재하지않음' 이 말을 5번 정독해보길 바람 그럼 내 말이 무슨말인지 이해할거임

[dd(39.116)]

그 추적이라는 구체적으로 어떤거임?? 잘 이해가 안가는데

[익명(125.134)]

출력까지의 과정이 히든 스테이트 로 가려져있는데 이것을 파고들어서 역추적하다보면 이것은 '추론에 의한 창발' 이 아니라 '그저 데이터 였을뿐' 이라는 결과가 나옴

[dd(39.116)]

그러니까 너가 말하는게 예를들어 가장 기초적인 컴퓨터의 기반인 비트수가 01010101로 이루어져 있고 우리가 컴퓨터를 다시 역추적해가면 결국 0101이 나온다는거잖아. 근데 내가 말하는 창발성 이론은 그 역추적으로 010101과같이 데이터가 나오더라도 중간에 뭔가 이상한게 끼어서 달라진다는거지

[익명(125.134)]

바둑도 마찬가지임 트랜스포머 아키텍쳐를 사용하는 인공지능이 추론을 통해서 이것이 논리적으로 맞냐아니냐를 따져서 그 수를 둔게 아니라 천문학적인 계산을 통해서 하나하나 전부다 둔다음에 그 수 하나하나를 바둑의 규격 (수학적 규격 과 승/패 그리고 집계산) 에 맞춰봄 그리고 그 중에서 가장 '효율적인 수' 를 찾는거임

[익명(125.134)]

결국 그것도 데이터의 조합이라고 데이터와 데이터가 조합되었을뿐임

[익명(125.134)]

LLM 을 사용해서 소설을 쓰는사람이라면 내말에 대해서 이해하게될거임 결국 나중가면 패턴이 보여

[dd(39.116)]

이게 생물학 쪽의 개념이라. 내가 신경과학 쪽을 먼저 공부해서 그렇고 인공지능도 이런 신경과학에 이론적기반을 두는거라 일정부분 다르면서 접점이 있긴한데 어쨌든 이게 우리가 세포단위에서 인체의 단위까지 역으로 추적하더라도 우리가 세포로 이루어져있는 것뿐이라고해서 의식을 분석하는건 다르단거지.

[익명(125.134)]

일단 가장확실한건 저건 추론이아님 절대로

[익명(125.134)]

그저 데이터의 확률론적 조합일 뿐이고 현재 인공지능이 가지고 있는 데이터의 한계값을 절대로 초월할 수 없음

[dd(39.116)]

좀 구체적으로 설명해주면 안되나? 나도 이게 어떤말이진 이해가 되는데 구체적으로 역추적해서 그게 데이터의 연속이라는게 구체적으로 안와닿는다고해야되나?

[익명(125.134)]

하지만 양자기술과 결합한다면(?) 우주의 비밀을 담고있다고 평가되어지는 양자를 규격으로 삼고 재귀개선한다면 분명히 바둑과 같은 퍼포먼스를 낼 수 있을지도 모른다는게 내 견해임 본인의 출력물의 대한 O/X 결과값을 대조하고 X 는 파기하고 O 만 남겨두는 형식으로 데이터를 쌓다보면 바둑과 같이 우주에 대한 답지를 낼 수 있을지도 모르지

[익명(125.134)]

왜냐하면 본인이 학습한 데이터의 한계를 초월할 수 가 없다는거임 이것으로 명백함

[익명(125.134)]

'본인이 학습한 데이터의 한계를 초월할 수 가 없다' 이것만 읽어도 내가 무슨말하는지 알거임

[dd(39.116)]

결국 그게 여러 인공지능 전문가들이 논쟁하는 부분이라.. 결국 아니다 맞다 계속 싸우는중이지 뭐..

[익명(125.134)]

너가 주장하고 자 하는 창발성에 대한 이론이 맞다면 이미 합성데이터로 많은 데이터의 한계가 해결되었을것인데 아직도 인간이 만들어놓은 인터넷 데이터에 의존하고있는것만봐도 명백하지

[익명(125.134)]

궁금하다면 직접가서 LLM 으로 출력물 뽑아보셈 계속 뽑고 조합하다보면 결국 한계가 들어남

[익명(125.134)]

그 한계까지 핥아먹은 데이터를 재 학습시킨다고 해도 그 학습 범주를 넘을 수가없음

[dd(39.116)]

음 내말은 아주 초기단계라는거지.. 인간으로 치자면 아직 뇌초기 생성단계? 뱃속에서 만들어진지 3개월차??

[dd(39.116)]

ALSO GPT는 임신 8개월쯤? GPT5는 모르겠네 7살일려나

[익명(125.134)]

너가 말하고자하는게 미래지향성을 띄는건 알겠는데 현재 방식으론 한계가 있다고

[익명(125.134)]

결국 동일한 트랜스포머 계층구조를 공유하는 이상 최종 결과값은 동일하다고

[dd(39.116)]

음 어쨌든 재밌는 토론 ㄳ

[dd(39.116)]

이거 말고 랭체인 같은건 공부중임?

[익명(125.134)]

오로지 LLM 원툴임 ㅋㅋ 다른건 잘모름

[dd(39.116)]

그럼 LLM도 모델만 공부하는겨? 어떤 모델 공부하는중? 라마나 이런거 위주로 하는겨 아니면 GPT위주?

[익명(125.134)]

왤케 대화가 꼬리가 물리는지 이해가 안가는데 결국 다 동일해서 각각 공부한다는게 무의미함

[천사다천사(jjtheman999)]

방법이 없진 않은데 실현이 어렵구나