전문가 혼합MoE (Mixture of Experts)
한마디로
모델 내부를 여러 '전문가' 서브 네트워크로 쪼개고, 질문마다 필요한 전문가만 골라 쓰는 구조예요. 큰 모델을 적은 연산으로 돌리는 비결이에요
MoE는 '거대한 모델 전체를 매번 다 쓰지 않고, 라우터가 입력에 맞는 전문가 몇 개만 활성화'하는 아키텍처예요. 덕분에 전체 파라미터는 수천억 개여도 실제 연산은 그 일부만 쓰니 추론 비용이 확 줄죠.
DeepSeek가 저비용 고성능으로 주목받은 핵심 기술이 MoE였고, 이후 주요 모델 상당수가 이 구조를 채택했어요. 모델 뉴스에서 '전체 파라미터 XXXB, 활성 파라미터 XXB' 같은 표기가 보이면 MoE라는 뜻이에요.
헷갈리는 용어 구분
관련 용어
- 거대 언어 모델대규모 텍스트로 학습해 사람처럼 글을 이해하고 생성하는 언어 모델이에요. GPT·Claude·Gemini가 여기에 해당해요
- 파라미터쓰는 곳에 따라 뜻이 달라요. AI에서는 모델이 학습으로 조정하는 가중치 값(70B=700억 개), GA4에서는 이벤트에 붙여 보내는 부가 정보를 가리켜요
- 추론(실행)AI에서는 학습이 끝난 모델을 실제로 돌려 답을 뽑는 실행 단계를, 데이터 분석에서는 표본으로 전체를 판단하는 통계적 추론을 뜻해요
- 파운데이션 모델광범위한 데이터로 사전학습해 다양한 작업에 범용으로 갖다 쓰는 기반 모델이에요. LLM은 그중 언어에 특화된 버전이에요
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