GPAS: Accelerating Convergence of LLM Pretraining via Gradient-Preserving Activation Scaling

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"어떻게 하면 대규모 언어 모델(LLM)의 사전 학습을 더 빠르고 효율적으로 할 수 있을까?"

 

GPAS는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 대규모 언어 모델(LLM) 사전 학습들이 대부분 긴 학습 시간과 높은 계산 비용에 초점을 맞춘 것과는 달리, GPAS는 그래디언트를 보존하면서 활성화 스케일링을 통해 수렴을 가속화하는 것을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "학습 속도 향상" 수준을 넘어서, 그래디언트 보존 활성화 스케일링 안에서 사용자의 모델 수렴 속도 가속화에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 활성화 함수의 스케일링을 통해 그래디언트의 크기를 조정하여 학습을 안정화하고 가속화하는 방식은 혁신적입니다. 이제 진짜로 'LLM 학습의 새로운 시대'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – GPAS의 핵심 아이디어

 

GPAS가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "그래디언트 보존 활성화 스케일링"입니다. 이 개념은 활성화 함수의 출력을 스케일링하여 그래디언트의 크기를 조정함으로써, 학습 과정에서 발생할 수 있는 불안정성을 줄이고 수렴 속도를 가속화하는 방식으로 작동합니다.

 

이러한 특징은 실제로 활성화 함수의 스케일링 기법으로 구현되며, 이를 통해 학습 안정성과 속도 향상을 달성하는 게 GPAS의 강점입니다.

 

이 모델은 총 세 단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 활성화 함수 분석 – 활성화 함수의 출력 및 그래디언트 특성을 분석하여 스케일링의 필요성을 파악합니다.
• 스케일링 기법 설계 – 그래디언트 보존을 위한 적절한 스케일링 기법을 설계합니다.
• 모델 적용 및 평가 – 설계된 스케일링 기법을 실제 모델에 적용하고 성능을 평가합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

GPAS의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 그래디언트 보존 활성화 스케일링
이는 활성화 함수의 출력을 조정하여 그래디언트의 크기를 보존하는 방식입니다. 기존의 단순한 활성화 함수 사용과 달리, 스케일링을 통해 학습 안정성을 높이고 수렴 속도를 가속화했습니다. 특히 스케일링 기법을 통해 학습 초기의 불안정성을 크게 줄였습니다.

 

2. 수렴 속도 가속화
수렴 속도를 가속화하기 위해 그래디언트의 크기를 조정하는 메커니즘을 도입했습니다. 이를 통해 학습 시간이 단축되었으며, 이는 계산 비용 절감으로 이어졌습니다. 실제 실험을 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 학습 안정성 향상
마지막으로 주목할 만한 점은 학습 안정성 향상입니다. 그래디언트 보존 스케일링을 통해 학습 과정에서 발생할 수 있는 불안정성을 줄였으며, 이는 특히 대규모 데이터셋을 사용할 때 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

GPAS의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 수렴 속도에 대한 성능
대규모 데이터셋에서 진행된 평가에서 기존 방법에 비해 수렴 속도가 30% 이상 향상되었습니다. 이는 기존의 LLM 사전 학습 방식과 비교했을 때 상당한 개선을 보여줍니다. 특히 초기 학습 단계에서의 안정성이 인상적입니다.

 

2. 학습 안정성에서의 결과
다양한 실험 환경에서의 테스트 결과, 그래디언트 보존 스케일링을 통해 학습 안정성이 크게 향상되었습니다. 기존의 불안정한 학습 과정과 비교하여 안정적인 학습이 가능해졌습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 대규모 언어 모델 학습 환경에서 진행된 테스트에서는 그래디언트 보존 스케일링의 효과를 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 GPAS가 대규모 언어 모델 사전 학습의 주요 과제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 그래디언트 보존 스케일링의 성과는 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

GPAS는 GLUE와 SuperGLUE라는 첨단 벤치마크에서 각각 85.6, 89.2이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존의 LLM 사전 학습 방식 수준의 성능입니다.

실제로 대규모 언어 모델의 사전 학습, 특히 학습 속도와 안정성에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "극단적인 대규모 데이터셋"에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

GPAS는 단지 새로운 모델이 아니라, "대규모 언어 모델 학습의 효율성 향상"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 효율적인 학습 방법론, 예를 들면 실시간 학습, 적응형 학습까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 자연어 처리: 대규모 언어 모델의 사전 학습을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
• 머신러닝 연구: 새로운 학습 방법론 개발에 기여할 수 있습니다.
• 산업 응용: 대규모 데이터셋을 사용하는 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있습니다.

이러한 미래가 GPAS로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

GPAS에 입문하려면, 기본적인 머신러닝과 딥러닝에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터셋을 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 튜닝 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

GPAS는 단순한 기술적 진보를 넘어, 대규모 언어 모델 학습의 효율성을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 머신러닝 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, GPAS는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Augmented Lagrangian methods for infeasible convex optimization problems and diverging proximal-point algorithms
- 논문 설명: 이 연구는 비선형 최적화 문제에 적용될 때 증강 라그랑주 방법(ALM)의 수렴 행동을 조사합니다.
- 저자: Roland Andrews, Justin Carpentier, Adrien Taylor
- 발행일: 2025-06-27
- PDF: 링크

CLoVE: Personalized Federated Learning through Clustering of Loss Vector Embeddings
- 논문 설명: 우리는 CLoVE(손실 벡터 임베딩의 클러스터링)라는 클러스터형 연합 학습(CFL)을 위한 새로운 알고리즘을 제안합니다.
- 저자: Randeep Bhatia, Nikos Papadis, Murali Kodialam, TV Lakshman, Sayak Chakrabarty
- 발행일: 2025-06-27
- PDF: 링크

Estimating causal distances with non-causal ones
- 논문 설명: 적응된 바서슈타인($AW$) 거리 는 확률 과정의 시간적 구조를 통합하여 고전적인 바서슈타인($W$) 거리를 개선합니다. 이는 고전적인 $W$-거리가 실패하는 많은 동적 확률 최적화 문제에서 $AW$-거리가 강력한 거리로 적합하게 만듭니다. 그러나 $AW$-거리를 추정하는 것은 고전적인 $W$-거리와 비교하여 특히 어려운 작업입니다.
- 저자: Beatrice Acciaio, Songyan Hou, Gudmund Pammer
- 발행일: 2025-06-27
- PDF: 링크