조용한 혁명: 알리바바 연구팀이 AI의 '어텐션' 문제 해결의 실마리를 찾다
인공지능 연구의 광활한 영역에서 돌파구는 종종 점진적이고 과장되기 마련이지만, 알리바바의 취안(Qwen) 팀이 발표한 논문: Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free은 놀라운 성과를 거두었습니다. 이 논문은 AI 시스템이 사고하는 방식을 근본적으로 개선했을 수 있습니다.
NeurIPS 2025 선정 위원회로부터 컨퍼런스 최고 논문으로 인정받은 이 연구는 오늘날 배포된 챗GPT, 클로드 및 사실상 모든 주요 언어 모델의 수학적 중추인 트랜스포머 아키텍처에 겉보기에는 단순해 보이는 수정을 도입합니다. 그러나 이러한 단순함 뒤에는 엄청난 잠재적 영향이 숨겨져 있습니다. 초기 결과에 따르면 이 기술은 AI 시스템을 더 똑똑하고 안정적이며 훈련 비용을 획기적으로 절감할 수 있게 만들 수 있다고 합니다.
눈에 보이는 곳에 숨겨진 문제
수년 동안 연구원들은 대규모 언어 모델에서 설명하기 어려운 특이한 행동을 관찰해 왔습니다. 모델들은 "The"나 "Hello"와 같이 텍스트의 첫 단어에 이유 없이 집착하며, 불균형적으로 중요한 의미를 부여했습니다. 엔지니어들은 이를 "어텐션 싱크(attention sink)" 현상이라고 부르며, 이러한 시스템이 정보를 처리하는 방식의 불운하지만 불가피한 특성으로 여겼습니다.
한편, 이러한 모델을 훈련하는 것은 여전히 불안정한 작업이었습니다. 학습률(learning rate)을 너무 높여 더 빠르게 훈련하려고 하면 시스템 전체가 일관성을 잃고 붕괴될 수 있었습니다. 수십억 달러에 달하는 컴퓨팅 자원이 정확하고 고통스러울 정도로 느린 훈련 속도를 찾는 데 달려 있었습니다.
취안 팀은 이러한 문제들이 별개가 아니라 더 깊은 아키텍처적 결함의 증상이라고 의심했습니다. 즉, 표준 어텐션 메커니즘이 너무 경직되고 선형적이어서 노이즈로부터 신호를 동적으로 필터링할 수 없다는 것이었습니다.
벽이 아닌 문
그들이 개발한 해결책인 '게이티드 어텐션(gated attention)'은 고급 장소의 세련된 문지기처럼 작동합니다. 모델의 어텐션 메커니즘이 잠재적으로 관련성 있는 정보를 식별하면, 학습된 '게이트'가 순식간에 결정을 내립니다. 이 정보를 완전히 통과시킬지, 약화시킬지, 아니면 완전히 차단할지 말이죠.
수학적 원리는 우아합니다. 어텐션 출력을 직접 전달하는 대신, 시스템은 먼저 불필요한 정보를 제거할 수 있는 필터를 적용합니다. 결정적으로 이 게이트는 정적인 규칙이 아니라 현재의 특정 쿼리를 기반으로 무엇을 필터링할지 학습합니다. 즉, 동적이고 상황에 맞는 지능을 발휘하는 것입니다.
17억 개에서 150억 개에 이르는 파라미터를 가진 모델들과 최대 3조 5천억 개의 토큰으로 구성된 데이터셋에 걸쳐 테스트한 결과는 일관적으로 나타났습니다. 게이티드 모델은 수학적 추론, 코딩 작업, 일반 지식을 포함한 주요 벤치마크에서 표준 아키텍처보다 우수한 성능을 보였습니다. 더욱 인상적인 것은, 기존 훈련 방식을 괴롭히는 치명적인 실패 없이 훨씬 더 높은 학습률을 견뎌냈다는 점입니다.
어텐션 싱크가 사라지다
아마도 이론적으로 가장 흥미로운 발견은 어텐션 싱크가 단순히 사라졌다는 점일 것입니다. 게이티드 어텐션을 사용하는 모델은 더 이상 과도한 정보를 첫 번째 토큰에 쏟아붓지 않았습니다. 연구자들이 이러한 시스템이 수학적 안정성을 유지하는 데 필수적이라고 가정했던 메커니즘이, 필수 조건이 아니라 비효율성의 증상이었다는 것이 밝혀졌습니다.
이는 양자화(quantization), 즉 더 저렴한 배포를 위해 모델을 압축하는 과정에 중대한 영향을 미 미칩니다. 표준 모델이 생성하는 극단적인 '이상치(outlier)' 값을 제거함으로써, 게이티드 어텐션은 정확도를 희생하지 않고도 덜 강력한 하드웨어에서 이러한 시스템을 훨씬 쉽게 실행할 수 있게 합니다.
산업적 검증
이 기술은 단순히 이론에 그치지 않습니다. 논문에 따르면, 이 기술은 실제 사용자에게 서비스를 제공하는 상용 시스템인 Qwen3-Next 모델에 통합되었습니다. 이러한 산업적 배포는 학술적 벤치마크를 넘어 상업용 AI 애플리케이션의 복잡한 현실까지 검증의 영역을 확장합니다.
기업들에게 이러한 의미는 가치 사슬 전반에 걸쳐 파급됩니다. 훈련 비용 절감은 컴퓨팅 자원 절약으로 직결됩니다. 긴 문서를 더 잘 처리함으로써 법률 분석, 금융 연구, 코드 이해 분야의 애플리케이션이 향상됩니다. 더 쉬운 양자화는 대규모 추론 비용 절감을 의미합니다.
개방성에 대한 질문
선정 위원회는 추천사에서 이례적인 점을 언급했습니다. 그러한 투명성이 드물어진 환경에서 "과학적 결과의 공개 공유"에 대한 감사였습니다. 최첨단 AI 연구소들이 아키텍처 세부 사항을 점점 더 공개하지 않는 상황에서, 산업 규모의 자원으로만 가능한 광범위한 실험을 통해 뒷받침된 포괄적인 연구 결과를 알리바바가 발표하기로 한 결정은 연구 공동체에 의미 있는 기여를 합니다.
이 기술이 상업적 가치를 입증함에 따라 이러한 개방성이 계속될지는 불확실합니다. 그러나 현재까지 취안 팀은 AI 시스템의 근본적인 아키텍처 개선이 여전히 가능하며, 때로는 돌이켜보면 거의 명백해 보이는 혁신이 가장 강력하다는 것을 보여주었습니다.
어텐션의 시대는 선택적 어텐션의 시대로 진화하고 있을 수 있습니다. 이는 AI 연구자들이 이처럼 우아한 수학을 통해 달성하리라고 예상했을 것보다 더 인간적인 특성입니다.