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AI 모델 아키텍처(Architecture)의 종류가 다양하다는 사실을 알고 계셨나요?

가장 흔한 두 가지 유형은 Dense (GPT 스타일) 모델과 Mixture of Experts (MoE) 모델입니다.

저는 두 가지를 모두 사용하곤 합니다.

일반적인 일상 업무를 수행할 때는 보통 Dense GPT 스타일 모델을 선호합니다.

하지만 특정 주제를 연구하거나 복잡한 계획을 세워 나갈 때는 종종 Mixture of Experts 모델을 찾게 됩니다.

왜 그럴까요?

두 모델이 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.

Dense 모델 (전통적인 GPT 스타일)

전통적인 GPT 모델은 Dense 모델이라고 불립니다.

더 잘 시각화할 수 있도록 예를 들어보겠습니다.

100명의 직원이 있는 회사를 상상해 보세요.

고객이 다음과 같은 질문을 할 때마다:

"케이크는 어떻게 굽나요?"

100명의 직원 전원이 답변을 위해 모입니다.

실제로 베이킹에 대해 아는 사람이 10명뿐이라 하더라도, 모든 직원이 참여합니다.

이것은 Dense 모델이 작동하는 방식과 유사합니다.

모델의 모든 레이어(Layer)가 모든 프롬프트(Prompt)에 사용됩니다.

추론(Inference) 과정 동안 모델의 모든 파라미터(Parameter)가 활성화됩니다.

예를 들어, Dense 모델이 1,000억 개의 파라미터를 가지고 있다면, 질문을 할 때마다 1,000억 개의 파라미터가 모두 관여하게 됩니다.

Mixture of Experts (MoE)

이제 회사가 다르게 운영된다고 상상해 보세요.

모든 사람이 모든 회의에 참석하는 대신, 다음과 같은 전문가들이 있습니다:

• 프로그래밍 전문가
• 법률 전문가
• 생물학 전문가
• 글쓰기 전문가
• 번역 전문가

누군가 다음과 같이 요청할 때:

"Python 코드를 작성해 줘."

매니저는 다음과 같이 말합니다:

"프로그래밍 전문가와 글쓰기 전문가만 필요합니다."

다른 전문가들은 대기 상태로 유지됩니다.

이것이 바로 Mixture of Experts (MoE) 모델이 작동하는 방식입니다.

**라우터 (Router)**라고 불리는 작은 구성 요소가 어떤 전문가가 귀하의 프롬프트를 처리해야 할지 결정합니다.

따라서 모델에 **64개의 전문가 (experts)**가 포함되어 있더라도, 특정 요청에 대해서는 아마도 2개 또는 4개의 전문가만이 활성화될 것입니다.

나머지는 비활성 상태로 유지됩니다.

Dense 모델과 MoE 모델의 예시

Dense (전통적인 GPT 스타일)

이 모델들은 모든 요청에 대해 **자신의 모든 파라미터 (parameters)**를 사용합니다.

• OpenAI GPT-3
• OpenAI GPT-3.5
• Meta Llama 1
• Meta Llama 2
• Meta Llama 3, 3.1, 및 3.2
• Google Gemma (모든 버전)
• Qwen 2, 2.5, 및 Qwen 3의 dense 변체들
• Mistral 7B
• Microsoft Phi-2, Phi-3, 및 Phi-4

Mixture of Experts (MoE)

이 모델들은 각 요청에 대해 **전문가의 일부 (subset of experts)**만을 활성화합니다.

• Mixtral 8x7B
• Mixtral 8x22B
• DeepSeek V2
• DeepSeek V3
• DeepSeek R1
• Gemini 1.5
• Gemini 2.0
• Gemini 2.5
• Grok 2
• Grok 3
• GPT-4 (MoE로 널리 알려짐)

결론

어느 한 아키텍처가 보편적으로 더 우월한 것은 아닙니다.

Dense 모델은 더 단순하며 모든 프롬프트에 대해 전체 네트워크를 사용합니다.

Mixture of Experts 모델은 작업과 가장 관련이 높은 전문가들만 활성화함으로써 효율성을 높입니다.

AI 모델이 계속해서 거대해짐에 따라, MoE는 추론 비용 (inference costs)을 비례적으로 증가시키지 않으면서 성능을 확장 (scaling)할 수 있는 점점 더 인기 있는 접근 방식이 되었습니다.

이 차이를 이해하면 현대의 LLM들이 겉보기에는 비슷해 보일지라도 왜 속도, 메모리 사용량, 그리고 전반적인 효율성 면에서 그렇게 큰 차이를 보일 수 있는지 설명하는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트는 코드를 빠르게 작성합니다. 하지만 그들은 당신에게 알리지 않고 조용히 로직을 제거하고, 동작을 변경하며, 버그를 유발하기도 합니다. 당신은 종종 운영 환경 (production)에서 이를 발견하게 됩니다.

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