AI를 더 가볍고 똑똑하게: '비대칭 양자화'가 가져올 변화

상상해보세요. 여러분이 스마트폰으로 수만 장의 문서를 검색할 때, 눈 깜짝할 사이에 정답을 찾아내는 AI가 있습니다. 그런데 이 AI가 사용하는 데이터의 크기가 기존보다 32배나 작다면 어떨까요? 마치 거대한 도서관에 가득한 책들을 내용 손실 없이 얇은 종이 한 장으로 압축한 것과 같은 기술이 현실화되고 있습니다. 오늘은 AI 지능의 핵심은 유지하면서도 용량을 획기적으로 줄여주는 ‘비대칭 양자화(Asymmetric Quantization)’라는 마법 같은 기술을 소개합니다.

왜 이 기술이 중요한가요?

최근 AI 모델은 엄청난 크기로 성장하고 있습니다. 모델이 똑똑해지는 만큼 그 속에 담긴 정보의 양도 방대해졌죠. 하지만 이는 사용자의 스마트폰이나 기업의 서버에 엄청난 저장 공간이 필요하다는 뜻이기도 합니다. 예를 들어, 100명분의 데이터를 처리해야 할 기기에 1명분의 데이터만 겨우 들어간다면 비효율적이겠죠.

이 기술은 AI를 일상 속 작은 기기에서 더 자유롭게 사용할 수 있게 해줍니다. 저장 용량이 줄어든다는 것은 곧 운영 비용이 낮아진다는 뜻이기도 합니다. 결과적으로 우리 주변의 스마트 기기가 인터넷 연결 없이도 더 똑똑한 AI 기능을 갖출 수 있는 튼튼한 기반이 마련되는 것입니다. Source 12

쉽게 이해하기: 데이터를 다이어트하는 법

‘양자화(Quantization)’란 간단히 말해 고해상도 사진을 저해상도로 낮추되, 최대한 원래 모습을 유지하는 것과 비슷합니다. 쉽게 말해, 32비트라는 아주 정밀하고 복잡한 숫자로 표현되던 데이터를 8비트 같은 간단한 숫자로 바꾸는 작업입니다. Source 15

기존의 ‘대칭 양자화’가 정해진 기준점을 중심으로 숫자를 뭉뚱그려 처리했다면, ‘비대칭 양자화’는 이 기준점이 한쪽으로 치우쳐 있을 수 있음을 인정합니다. 비유하면, 사진의 밝기를 조절할 때 가장 어두운 곳과 가장 밝은 곳을 개별적으로 설정해 세부 정보를 살리는 것과 같습니다. 이 기술은 블록 스케일과 오프셋(기준점 보정값)을 별도로 저장하여, 숫자를 줄이면서도 데이터의 세밀한 차이를 훨씬 더 정교하게 보존합니다. Source 8, Source 13

특히 문서 검색 시스템에서는 더욱 극적인 방식을 취합니다. AI가 질문을 이해하는 ‘질문 벡터’는 아주 정밀하게 유지하고, 검색 대상인 ‘문서 벡터’는 아주 단순한 ‘이진 기호(0과 1의 조합)’로 바꿔 저장합니다. 이렇게 하면 문서 저장 공간은 32배나 줄이면서도 검색 정확도는 거의 유지할 수 있습니다. Source 11

현재 우리는 어디에 서 있을까요?

현재 비대칭 양자화는 AI 모델의 효율성을 극대화하는 실질적인 도구로 활용되고 있습니다. 특히 거대언어모델(LLM)에서는 이 기술을 주로 모델의 ‘활성화(Activations, 모델이 입력 정보를 처리하는 중간 과정의 데이터)’ 층에 적용합니다. 가중치(모델의 기본 지식)에 적용하는 것보다 중간 처리 과정인 활성화 데이터에 적용했을 때 성능 향상이 더 뚜렷하기 때문입니다. Source 5

실제로 비대칭 양자화 기술을 적용한 모델들은 저장 용량을 기존 대비 최대 97%까지 줄이면서도, 사람이 느끼는 정보의 정확도는 거의 손실 없는 수준으로 유지하고 있습니다. Source 12, Source 13

앞으로의 미래는 어떤 모습일까요?

앞으로 AI는 더 가볍고 빠르게 발전할 것입니다. 우리가 가진 스마트폰, 노트북, 심지어 가전제품 속에 지금보다 훨씬 똑똑한 AI를 탑재하는 시대가 올 것입니다. 비대칭 양자화와 같은 기술들은 AI를 인터넷 구름 너머의 거대한 서버에만 가두지 않고, 우리 손안의 작은 기기들로 옮겨오는 ‘AI의 일상화’를 가속할 것입니다. AI 모델이 가벼워질수록 기술은 더 친숙하고 쓸모 있게 변할 것입니다.

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

기술이 아무리 똑똑해도 너무 무거워서 쓸 수 없다면 무용지물입니다. 비대칭 양자화는 AI의 ‘지능’과 ‘효율’이라는 두 마리 토끼를 잡기 위한 영리한 전략입니다. 앞으로는 단순히 ‘얼마나 큰 모델인가’보다 ‘얼마나 효율적으로 정보를 압축하고 활용하는가’가 AI 경쟁의 핵심 지표가 될 것입니다.

참고자료

1. Statistically-Lossless Quantization of Large Language Models
2. A Comprehensive Evaluation on Quantization Techniques for Large Language Models
3. Asymmetric Deep Semantic Quantization for Image Retrieval
4. [1903.12493] Asymmetric Deep Semantic Quantization for Image Retrieval
5. A Comprehensive Evaluation on Quantization Techniques for Large Language Models
6. Reducing Storage of Pretrained Neural Networks by Rate- …
7. Which Quantization Should I Use? A Unified Evaluation of llama.cpp Quantization on Llama-3.1-8B-Instruct
8. Towards 10 Million Context Length LLM Inference with KV …
9. AsymmetricQuantization:Near-LosslessLateinteractionRetrieval…

10. [AsymmetricQuantization:Near-LosslessRetrieval…

    HackerNews](https://news.ycombinator.com/item?id=48724127)

11. AsymmetricQuantizationTechniques

12. [LLMQuantizationGuide: Run 70B Models…

    Space Services Research](https://spaceservices.org/learn/llm-quantization-compression)

13. A Visual Guide toQuantization- by Maarten Grootendorst