GPT, Gemma, Llama3 모델 특징 비교

GPT, Gemma, Llama3 모델 특징 비교

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전이 가속화되면서, 다양한 모델들이 등장하고 있다. 그중에서도 GPT, Gemma, Llama 3는 가장 주목받는 모델 중 하나이다. 이 글에서는 각 모델의 주요 특징을 비교하고, 특히 Gemma와 Llama 3의 구조를 상세히 분석해 본다.

 

Gemma 모델 구조 분석

Gemma는 Google DeepMind에서 개발한 경량 LLM으로, 최적화된 구조를 통해 높은 성능을 유지하면서도 효율적인 계산이 가능하도록 설계되었다. 모델의 핵심 구조에는 RMSNorm, post attention layer norm, GeGLU와 같은 최신 기술이 적용되었다.

 

Input Layer Normalization: RMSNorm

Gemma에서는 RMSNorm(Root Mean Square Normalization)을 사용하여 입력 데이터를 정규화한다. 일반적인 LayerNorm과 달리 평균을 빼지 않고, 분산만 조절하는 방식이다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이면서도 안정적인 학습을 가능하게 한다.

 

Post Attention Layer Normalization

일반적인 Transformer 모델에서는 LayerNorm을 어텐션 전후에 적용하지만, Gemma는 어텐션 이후(post-attention)에만 적용하는 방식을 사용한다. 이는 계산량을 줄이고, 학습을 보다 효율적으로 만들기 위한 설계로 볼 수 있다.

 

GeGLU (Gated Linear Unit with GELU Activation)

Gemma의 피드포워드 네트워크(FFN)에서는 GeGLU(Gated GELU) 활성화 함수를 사용한다. 기존의 ReLU나 GELU보다 비선형성을 더 강화하면서도 연산량을 최적화하는 효과가 있다. 특히, GeGLU는 학습 과정에서 필요한 정보만 선택적으로 활성화할 수 있어, 더 빠르고 강력한 성능을 제공한다.

 

Gemma vs. Gemma 2: 모델 비교

Gemma 2는 Gemma의 후속 모델로, 기존 구조를 개선하면서도 성능과 효율성을 더욱 향상시켰다.

 

1. 모델 크기 및 학습 데이터: Gemma는 상대적으로 작은 규모의 모델이었지만, Gemma 2는 더 많은 파라미터를 갖추고 있으며, 대규모 데이터로 학습되었다. 특히, 멀티태스크 학습 기법을 적극 활용하여 다양한 자연어 처리 작업에 최적화되었다.
2. 정규화 방식: Gemma는 RMSNorm을 기본으로 사용했지만, Gemma 2에서는 더 정교한 노멀라이제이션 기법을 적용하여 더 안정적인 학습을 가능하게 했다.
3. 비선형 활성화 함수 개선: GeGLU를 유지하면서도, 일부 영역에서는 SwiGLU를 함께 도입해 표현력과 계산 속도를 최적화했다.

 

Llama 3 모델 구조 분석

Llama 3는 Meta에서 개발한 최신 LLM으로, RoPE, RMSNorm, MQA & GQA, SwiGLU 등 최신 기술을 도입하여 기존 Llama 시리즈보다 향상된 성능을 보인다.

 

RoPE (Rotary Position Embeddings) & RMSNorm 적용

Llama 3는 기존의 절대적 위치 임베딩(Absolute Position Embedding) 대신 RoPE(Rotary Position Embeddings)을 사용한다. RoPE는 위치 정보가 내재적으로 모델에 전달되도록 하면서도, 더 긴 시퀀스를 효과적으로 처리할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 긴 문맥에서도 더 우수한 성능을 유지할 수 있다. Llama 3는 Gemma와 마찬가지로 RMSNorm을 사용하여 계산량을 줄이면서도 학습 안정성을 높였다.

 

MQA (Multi-Query Attention) & GQA (Grouped-Query Attention)

기존 Transformer 모델들은 모든 헤드에서 서로 다른 쿼리를 학습하는 Multi-Head Attention(MHA)을 사용했다. 하지만 Llama 3는 MQA와 GQA를 도입하여 효율성을 극대화했다.

 

MQA(Multi-Query Attention): 모든 헤드에서 동일한 키(Key)와 밸류(Value)를 공유하면서, 메모리 사용량을 줄이고 추론 속도를 높이는 방식이다.

GQA(Grouped-Query Attention): MQA의 확장 개념으로, 일부 쿼리만 그룹화하여 공유하는 방식이다. 이를 통해 추론 속도는 유지하면서도 성능을 기존 MQA보다 더 개선할 수 있다.

 

SwiGLU (Switched Gated Linear Unit)

Llama 3는 SwiGLU 활성화 함수를 사용한다. 기존의 GeGLU와 비슷하지만, SwiGLU는 활성화 과정에서 더 강력한 게이팅(Gating) 메커니즘을 제공하여 성능을 향상시킨다. GPT-4에서도 활용된 기술로, 현재 최적의 활성화 함수 중 하나로 평가받는다.

 

GPT, Gemma, Llama 3 모델 비교

각 모델을 비교하면 다음과 같은 차이점이 있다.

 

정규화 방식

GPT: LayerNorm 사용
Gemma: RMSNorm 적용 (더 가벼우면서도 안정적인 학습 가능)
Llama 3: RMSNorm 사용 (더 긴 문맥을 효과적으로 처리할 수 있도록 개선)

 

위치 임베딩(Position Embedding)

GPT: 기본적인 절대적 위치 임베딩
Gemma: 상대적 위치 임베딩 적용
Llama 3: RoPE(Rotary Position Embeddings) 적용 (긴 문맥에서도 강력한 성능 유지)

 

어텐션 기법

GPT: 기본 Multi-Head Attention 사용
Gemma: 기존 MHA 구조 유지
Llama 3: MQA & GQA 적용 (메모리 효율성과 속도 개선)

 

활성화 함수

GPT: 일반적인 GeLU 사용
Gemma: GeGLU 사용 (보다 효율적인 비선형 변환)
Llama 3: SwiGLU 사용 (가장 최신의 최적화된 활성화 함수)