AI 모델의 학생과 졸업생, 학습과 추론의 차이점

AI의 언어들

오늘은 AI 모델의 인생에서 가장 중요한 두 단계를 소개해 드리려고 합니다. 바로 학습(Training)과 추론(Inference)인데요. 비유하자면 AI 모델이 대학교에 다니는 학생과 졸업생의 차이라고 볼 수 있습니다. 어떤 차이가 있을까요?

먼저 학습 단계의 AI 모델은 열심히 공부하는 대학생입니다. 교수님이 주신 과제를 끊임없이 반복하면서 지식을 쌓아가죠. 과제 문제를 풀 때는 정답을 보면서 자신의 실력을 체크하고, 부족한 부분을 보완해 나갑니다. 그래서 AI 모델을 학습시킬 때는 방대한 양의 데이터와 정답 레이블이 필수입니다. 문제집 삼아 모델의 능력을 키우는 거죠.

이때 중요한 건 모델의 내적 지식, 즉 파라미터를 최적화하는 겁니다. 마치 뇌 속에 지식이 체화되듯이 말이죠. 그래서 순방향으로 문제를 풀고, 역방향으로 오답 원인을 분석하는 과정을 수없이 반복합니다. 그만큼 엄청난 연산량이 필요하기 때문에 GPU나 NPU 같은 슈퍼 브레인이 총동원됩니다. 방대한 학습 자료를 저장할 수 있는 넉넉한 책장, 즉 대용량 메모리도 필수죠.

하지만 열심히 공부한 AI 모델도 언젠가는 졸업을 해야 합니다. 바로 추론 단계로 접어드는 거죠. 이때부터는 더 이상 파라미터가 바뀌지 않습니다. 그냥 학습 때 익힌 지식으로 무장하고 실전에 뛰어드는 셈이죠. 이제는 미지의 문제, 즉 학습에 쓰이지 않았던 데이터에 맞닥뜨리게 됩니다. 하지만 당황하지 않습니다. 순방향으로 문제만 풀면 되거든요.

추론 단계의 AI 모델에게 가장 중요한 건 Speed입니다. 실시간으로 빠르게 문제를 처리해야 합니다. 자율주행 자동차라면 센서 데이터를 받자마자 0.1초 안에 브레이크를 밟을지 말지 판단해야 하는 것처럼요. 그래서 얇고 가벼운 책을 선호합니다. 꼭 필요한 지식만 담은 책. 다시 말해 경량화된 모델이 필요한 거죠. 낮은 전력으로도 고효율을 내는 NPU나 엣지 칩이 딱 어울립니다.

자, 이제 학습과 추론의 차이가 눈에 들어오시나요? 학습은 열심히 공부하는 과정이고, 추론은 익힌 지식으로 문제를 해결하는 과정입니다. 학습은 천천히, 깊이 있게 접근하지만 추론은 빠르고 가볍게 대응해야 합니다. 그래서 딥러닝 엔지니어는 이 두 단계를 명확히 구분하고, 각각에 맞는 전략과 하드웨어를 동원하죠.

AI 모델의 학습과 추론, 여러분도 이제 확실히 구별할 수 있게 되셨나요? 혹시 대학생이라면 지금이 바로 학습 단계일 겁니다. 열심히 지식을 쌓고 창의력을 키우는 게 중요합니다. 졸업하고 나면 그때부터는 추론 능력이 빛을 발하겠죠. 축적된 인사이트로 새로운 문제에 민첩하게 대응하는 겁니다. AI 모델의 학습과 추론처럼, 우리 삶에서도 두 가지 능력이 조화를 이뤄야 하지 않을까요?