LoRA AI 알고리즘으로부터 배우는 본질의 중요성
AI 알고리즘에서 배우는 세상살이
(LoRA: Low Rank Adaptation)
AI 알고리즘은 인간의 인식 및 추론 과정을 모방하며 발전해 왔습니다. 인간의 오감과 종합적인 사고 과정을 관찰하여 이를 구현하고, 실험을 통해 검증하는 방식으로 진화해 온 것입니다. 필자는 AI 알고리즘을 공부하면서 오히려 인간의 본성과 사고방식을 되돌아보게 되는 경우가 많았습니다. AI 알고리즘의 원리가 우리의 삶과 문제 해결 방식에 어떤 교훈을 줄 수 있는지 살펴보겠습니다.
일론 머스크의 성공 비결
일론 머스크 테슬라 CEO는 잘 알려진 대로 테슬라 외에도 스페이스 X, 스타링크, 뉴럴링크 등 하나도 잘하기 어려운 여러 사업을 동시에 이끌고 있습니다. 인터뷰에서 그의 성공 비결을 묻는 질문에 대해 그는 모든 부가적인 것을 버리고 본질에만 집중한다고 답합니다. 머스크는 남들이 만들어놓은 복잡한 현재의 상태와 문제점을 그대로 받아들이지 않고, 이를 모두 분해하여 본질만을 파악한 뒤 자신만의 논리를 쌓아 올리는 방식을 사용합니다. 이는 기존 제품에서 일반적으로 난제라고 여겨지는 한계점들을 모두 배제하고, 본질로부터 새로운 접근 방법으로 독창적인 형태나 특성을 가진 제품을 만들어내게 해 줍니다.
혹자는 이를 요리에 빗대어 설명하기도 합니다. 알려진 레시피들을 외워 따라 하는 것과 식재료의 본질과 상호 간의 궁합을 이해하여 요리하는 것의 차이와 같다는 것입니다. 이처럼 본질을 이해하는 능력은 문제 해결의 새로운 길을 열어줍니다.
Lex Fridman의 일론 머스크 인터뷰 중변화무쌍한 AI 모델을 위한 튜닝 기술
성대모사의 달인들은 원본과 완벽히 같지 않아도, 대상의 핵심 특징을 자신만의 방식으로 강조하여 효과를 극대화합니다. AI 모델도 비슷합니다. 예를 들어, ChatGPT 같은 범용적인 AI 모델은 대규모 데이터를 학습하여 일반적인 문어체, 구어체, SNS에서 유행하는 언어체 등 다양한 스타일을 자유롭게 구사합니다. 하지만, 특정 기업의 보고서 양식을 따르거나, 특정 문화권의 의상을 학습 없이 정확히 묘사하는 그림을 생성하는 것은 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 AI 모델의 학습된 파라미터 (사전 학습된 결과값)를 새로운 데이터에 대해 재조정하는 미세 조정(Fine-tuning) 기법을 사용합니다. 그러나 전체 파라미터를 조정하는 일은 학습 비용이 크고, 데이터도 많이 필요합니다.
여기서 LoRA (Low-Rank Adaptation) 알고리즘이 유용하게 사용됩니다. LoRA는 기존 모델을 전부 학습시키는 대신, 모델의 중요한 부분만을 저 차원 표현으로 압축하고 이 부분만 학습하는 방식입니다. 즉, 다차원 데이터를 단순화하여 본질적인 특징만을 추출하고 이를 미세 조정하는 기법입니다. 이러한 접근 방식으로 새로운 스타일이나 개념을 포괄하는 AI 모델로 빠르게 확장 가능 합니다. LoRA의 핵심은 중요한 정보(본질)를 추출하고, 그것만을 빠르게 학습하여 기존 모델의 효율성을 극대화한다는 점입니다.
복잡한 현대 사회, 본질을 꿰뚫는 혜안을 갖자
일론 머스크의 사고방식과 LoRA 알고리즘은 복잡한 현대 사회를 살아가는 우리에게 중요한 시사점을 던집니다. 정보 과잉 시대, 우리는 피상적인 현상에 매몰되어 본질을 놓치기 쉽습니다.
하지만 본질을 꿰뚫는 혜안을 가진다면, 복잡한 문제도 단순화하여 핵심을 파악하고 해결책을 찾아낼 수 있습니다. 일론 머스크처럼 문제를 분해하고 본질에 집중함으로써 혁신적인 해결책을 제시할 수 있고, LoRA 알고리즘처럼 핵심 정보만 추출하여 효율성을 극대화할 수 있습니다.
우리 역시 본질에 대한 끊임없는 질문과 탐구를 통해 자신만의 기준을 확립해야 합니다. 겉모습이나 타인의 의견에 휘둘리지 않고, 본질을 꿰뚫는 혜안으로 문제의 핵심을 파악하고 창의적인 해결책을 제시해야 합니다. 이러한 능력은 복잡한 현대 사회를 효과적으로 헤쳐나가는 데 필수적입니다.
