LARQL: LLM 가중치를 그래프 DB처럼 쿼리하는 혁신적 방법
요약
LARQL은 트랜스포머 모델의 가중치(weights)를 마치 그래프 데이터베이스처럼 질의하고 편집할 수 있게 해주는 도구입니다. 이 프레임워크는 거대 언어 모델 (LLM)을 'vindex'라는 쿼리 가능한 벡터 인덱스로 역컴파일합니다. 사용자는 LQL (Lazarus Query Language)이라는 전용 언어를 사용하여 모델의 지식을 탐색하고, 새로운 정보를 삽입하거나 추론할 수 있습니다. 가장 주목할 만한 기능은 다양한 배포 시나리오를 지원하는 'slicing' 기능입니다. 예를 들어, 클라이언트 장치(노트북)에서 어텐션 메커니
핵심 포인트
- LARQL은 LLM 가중치를 vindex라는 쿼리 가능한 벡터 인덱스로 변환하여 모델 자체를 데이터베이스처럼 활용합니다.
- Lazarus Query Language (LQL)을 사용하여 모델의 지식을 그래프 구조로 탐색하고 새로운 관계(edges)를 삽입할 수 있습니다.
- 다양한 배포 시나리오에 맞춰 모델을 'slicing'하여, 클라이언트와 서버 간 역할을 분리하는 효율적인 아키텍처 구축이 가능합니다.
- HuggingFace와의 통합을 통해 모델의 전체 구조 및 슬라이스된 버전을 한 번에 게시할 수 있습니다.
LARQL은 거대 언어 모델 (LLM)의 가중치(weights)를 그래프 데이터베이스처럼 다룰 수 있게 하는 혁신적인 도구입니다. 이 시스템은 트랜스포머 모델을 'vindex'라는 쿼리 가능한 벡터 인덱스로 역컴파일합니다.
사용자는 LQL (Lazarus Query Language)을 통해 모델의 지식을 마치 그래프 구조를 탐색하듯 브라우징, 편집, 재컴파일할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 엔티티(entity)에 대해 관계(relation)와 타겟(target) 간의 연결 고리(edges)를 조회하거나 새로운 정보를 삽입하는 것이 가능합니다.
LARQL의 핵심 강점은 모델을 다양한 환경에 최적화하여 '슬라이싱(slicing)'할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 클라이언트 장치에서 어텐션 메커니즘만 실행하고, 서버가 나머지 FFN (Feed-Forward Network) 부분을 담당하도록 분리하는 2~3계층 토폴로지 구축이 가능합니다.
또한, larql publish 기능을 통해 모델의 전체 구조와 다양한 슬라이스 버전을 HuggingFace에 한 번에 게시할 수 있어 배포 과정이 간소화됩니다. 이 모든 기능은 별도의 GPU 없이도 구동될 수 있도록 설계되었습니다.
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