AI 모델에서 파라미터란 무엇일까?

수십억 개 숫자가 결정하는 인공지능 성능

인공지능 연구에서 모델의 성능을 설명할 때 빠지지 않는 지표가 있다. 파라미터(parameter) 수다. 파라미터는 모델이 데이터를 해석하고 결과를 계산하는 방식을 결정하는 내부 숫자다. 모델은 학습 과정에서 이 숫자를 계속 수정한다. 이 값이 바뀌면서 모델의 예측 방식도 달라진다.

대부분의 인공지능 모델은 인공신경망 구조를 사용한다. 인공신경망은 사람의 신경 구조를 단순화해 만든 계산 구조다. 이 구조 안에서 파라미터는 가중치(weight)와 편향(bias) 형태로 존재한다. 가중치는 입력 데이터가 결과에 미치는 영향의 크기를 조정한다. 편향은 계산 결과를 특정 방향으로 이동시키는 숫자다. 두 값이 결합되면서 모델은 입력 정보를 분석한다.

예를 들어 이미지 인식 모델을 생각해 볼 수 있다. 모델은 수많은 사진을 학습 데이터로 사용한다. 사진 속에는 다양한 물체가 포함된다. 모델은 반복 학습을 통해 물체의 형태나 색과 같은 특징을 구분하는 방법을 찾는다. 이 과정에서 파라미터 값이 계속 바뀐다.

학습 과정의 핵심은 예측 결과와 실제 정답 사이의 차이다. 모델이 어떤 이미지를 고양이로 예측했지만 실제 정답이 개라면 오차가 발생한다. 모델은 이 오차를 계산한 뒤 파라미터 값을 수정한다. 수정의 목적은 같은 실수가 다시 발생하지 않도록 만드는 것이다.

이 과정에는 역전파(backpropagation) 알고리즘이 사용된다. 역전파는 출력 단계에서 계산된 오차를 입력 방향으로 전달하는 방법이다. 각 층의 파라미터가 오차에 얼마나 영향을 미쳤는지 계산한다. 그 다음 경사하강법(gradient descent)이 적용된다. 경사하강법은 오차가 줄어드는 방향으로 파라미터 값을 조금씩 이동시키는 방법이다. 이러한 계산이 반복되면서 모델의 예측 정확도는 점차 높아진다.

파라미터 수는 모델 규모를 설명할 때 자주 언급된다. 연구 기관과 기업은 모델 발표 때 파라미터 규모를 함께 공개한다. 수억 개 이상의 파라미터를 가진 모델도 흔하다. 대형 언어 모델의 경우 수십억 개에서 수천억 개 파라미터가 사용된다.

파라미터 수가 많으면 모델은 더 복잡한 패턴을 학습할 가능성이 높다. 언어 모델은 방대한 문장 구조를 학습해야 한다. 단어 관계, 문장 흐름, 의미 연결을 동시에 처리해야 한다. 많은 파라미터는 이러한 관계를 저장할 공간 역할을 한다.

그러나 파라미터 확대에는 비용이 따른다. 학습에 필요한 계산량이 크게 늘어난다. 대형 모델 학습에는 수백 개에서 수천 개 그래픽처리장치(GPU, Graphics Processing Unit)가 사용된다. GPU는 대량의 수학 계산을 빠르게 처리하는 장치다. 전력 소비와 장비 비용도 함께 증가한다.

또 다른 문제는 과적합이다. 과적합(overfitting)은 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰지는 현상을 의미한다. 모델이 학습 데이터에서는 높은 정확도를 보이지만 새로운 데이터에서는 성능이 떨어질 수 있다. 파라미터 수가 과도하게 많을 때 이런 문제가 발생하기 쉽다.

이 때문에 연구자들은 파라미터 규모만 늘리는 방식에서 벗어나고 있다. 효율적인 구조 설계에 대한 연구가 진행되고 있다. 같은 성능을 유지하면서 파라미터 수를 줄이는 모델 구조도 등장한다. 일부 연구는 필요한 부분만 계산하는 방식으로 연산량을 줄인다.

기업 사이에서는 모델 규모 경쟁이 계속된다. 동시에 비용과 효율을 고려한 설계 경쟁도 이어진다. 파라미터는 인공지능 모델의 계산 구조를 결정하는 숫자다. 이 숫자의 설계 방식이 앞으로 인공지능 기술의 방향을 좌우할 변수로 떠오른다.