Mistral 7B 논문 리뷰

TL;DR

이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까?

자연어 처리 분야에서 언어 모델의 성능 향상은 주로 모델 크기 증가에 의존해왔습니다. 그러나 이러한 규모 확장은 계산 비용과 추론 지연 시간을 증가시켜 실제 환경에서의 배포에 장벽을 만듭니다. 연구자들은 높은 성능과 효율성을 동시에 제공하는 균형 잡힌 모델의 필요성을 인식했습니다. 기존의 대규모 언어 모델들은 뛰어난 성능을 보여주지만, 실시간 애플리케이션이나 제한된 리소스 환경에서 활용하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 이러한 배경에서 연구팀은 모델 크기를 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는 효율적인 아키텍처 설계에 초점을 맞추게 되었습니다.

이 연구에서 제시하는 새로운 해결 방법은 무엇입니까?

Mistral 7B는 7억 개의 매개변수를 가진 언어 모델로, 두 가지 핵심 기술적 혁신을 통해 효율성과 성능을 모두 향상시켰습니다. 첫째, 그룹 쿼리 어텐션(Grouped-Query Attention, GQA)을 도입하여 추론 속도를 가속화하고 디코딩 과정에서의 메모리 요구사항을 줄였습니다. 이는 더 높은 배치 크기와 처리량을 가능하게 합니다. 둘째, 슬라이딩 윈도우 어텐션(Sliding Window Attention, SWA)을 구현하여 감소된 계산 비용으로 더 긴 시퀀스를 효과적으로 처리할 수 있게 했습니다. 특히 SWA는 각 토큰이 이전 레이어에서 최대 W개의 토큰만 참조할 수 있게 하여 계산 복잡성을 줄이면서도 정보 흐름을 유지합니다. 또한 롤링 버퍼 캐시를 도입하여 캐시 크기를 제한함으로써 메모리 효율성을 크게 향상시켰습니다.

제안된 방법은 어떻게 구현되었습니까?

Mistral 7B는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 4096 차원의 임베딩, 32개의 레이어, 32개의 어텐션 헤드, 8개의 KV 헤드, 4096의 윈도우 크기, 8192의 컨텍스트 길이, 32000의 어휘 크기를 가진 모델로 구현되었습니다. 슬라이딩 윈도우 어텐션에서는 윈도우 크기 \(W=4096\)을 사용하여 이론적으로 마지막 레이어에서 약 131K 토큰의 어텐션 범위를 가능하게 합니다. 롤링 버퍼 캐시는 캐시 크기를 \(W\)로 고정하고, 타임스텝 \(i\)의 키와 값을 캐시의 위치 \(i\ mod\ W\)에 저장하는 방식으로 구현되었습니다. 또한 긴 프롬프트 처리를 위해 청킹 기법을 도입하여 프롬프트를 작은 청크로 나누어 처리함으로써 메모리 효율성을 높였습니다. 모델은 Apache 2.0 라이선스로 공개되었으며, vLLM 추론 서버와 SkyPilot을 사용하여 로컬 환경이나 클라우드 플랫폼에 쉽게 배포할 수 있도록 구현되었습니다.

이 연구의 결과가 가지는 의미는 무엇입니까?

Mistral 7B는 기존의 최고 성능 13B 모델(Llama 2)을 모든 평가 벤치마크에서 능가하며, 최고의 34B 모델(Llama 1)도 추론, 수학, 코드 생성 분야에서 뛰어넘는 성과를 보여주었습니다. 이는 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 효율적인 아키텍처 설계가 성능 향상에 더 중요할 수 있음을 시사합니다. 특히 MMLU, 상식 추론, 수학적 추론 등 다양한 벤치마크에서 Mistral 7B는 자신의 크기보다 3배 이상 큰 Llama 2 모델에서 기대할 수 있는 성능을 보여주었습니다. 또한 명령어 미세 조정을 통해 개발된 Mistral 7B Instruct는 MT-Bench에서 Llama 2 13B Chat보다 높은 점수를 달성했으며, 인간 평가에서도 더 선호되었습니다. 이 연구는 언어 모델 개발에 있어 모델 성능, 훈련 비용, 추론 비용이라는 3차원적 접근의 중요성을 강조하며, 효율적인 모델 설계를 통해 작은 모델로도 우수한 성능을 달성할 수 있다는 새로운 패러다임을 제시합니다. 이는 특히 제한된 리소스 환경에서의 언어 모델 배포에 중요한 의미를 갖습니다.

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Mistral 7B: 성능과 효율성을 겸비한 언어 모델

소개

자연어 처리(NLP) 분야에서 언어 모델의 성능 향상은 종종 모델 크기의 증가를 수반합니다. 그러나 이러한 규모 확장은 계산 비용과 추론 지연 시간을 증가시켜 실제 환경에서의 배포에 장벽을 만듭니다. 이러한 맥락에서 높은 성능과 효율성을 모두 제공하는 균형 잡힌 모델의 필요성이 매우 중요해지고 있습니다.

Mistral 7B는 이러한 도전에 대응하여 개발된 7억 개의 매개변수를 가진 언어 모델로, 신중한 설계를 통해 높은 성능과 효율적인 추론을 동시에 제공합니다. 이 모델은 기존의 최고 성능 13B 모델(Llama 2)을 모든 평가 벤치마크에서 능가하며, 최고의 34B 모델(Llama 1)도 추론, 수학, 코드 생성 분야에서 뛰어넘는 성과를 보여줍니다. 또한 Mistral 7B는 비코드 관련 벤치마크에서의 성능을 희생하지 않으면서도 Code-Llama 7B의 코딩 성능에 근접하는 결과를 보여줍니다.

Mistral 7B의 핵심 기술적 혁신은 그룹 쿼리 어텐션(Grouped-Query Attention, GQA)과 슬라이딩 윈도우 어텐션(Sliding Window Attention, SWA)의 활용에 있습니다. GQA는 추론 속도를 크게 가속화하고 디코딩 과정에서의 메모리 요구사항을 줄여, 더 높은 배치 크기와 처리량을 가능하게 합니다. 이는 실시간 애플리케이션에서 중요한 요소입니다. 또한 SWA는 감소된 계산 비용으로 더 긴 시퀀스를 효과적으로 처리하도록 설계되어, 대규모 언어 모델(LLM)의 일반적인 한계를 완화합니다. 이러한 어텐션 메커니즘들은 Mistral 7B의 향상된 성능과 효율성에 집합적으로 기여합니다.

Mistral 7B는 Apache 2.0 라이선스로 공개되었으며, 참조 구현과 함께 제공됩니다. 이 구현은 vLLM 추론 서버와 SkyPilot을 사용하여 로컬 환경이나 AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 플랫폼에 쉽게 배포할 수 있도록 합니다. 또한 Hugging Face와의 통합도 간소화되어 더 쉬운 통합이 가능합니다.

더불어 Mistral 7B는 다양한 작업에 쉽게 미세 조정할 수 있도록 설계되었습니다. 그 적응성과 우수한 성능을 보여주기 위해, 저자들은 Mistral 7B에서 미세 조정된 채팅 모델을 제시했는데, 이 모델은 Llama 2 13B 채팅 모델을 인간 및 자동화된 벤치마크 모두에서 크게 능가합니다.

Mistral 7B는 높은 성능을 유지하면서도 대규모 언어 모델을 효율적으로 만드는 목표 사이의 균형을 맞추는 중요한 단계를 제시합니다. 이 연구를 통해 저자들은 커뮤니티가 다양한 실제 응용 분야에서 활용할 수 있는 더 저렴하고, 효율적이며, 고성능의 언어 모델을 만드는 데 기여하고자 합니다.

아키텍처 세부 사항

Mistral 7B는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 효율성과 성능을 모두 고려한 몇 가지 중요한 설계 변경사항을 도입했습니다. 이 섹션에서는 모델의 핵심 아키텍처 구성 요소와 혁신적인 어텐션 메커니즘에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

슬라이딩 윈도우 어텐션

위 그림은 슬라이딩 윈도우 어텐션(Sliding Window Attention, SWA)의 개념을 보여줍니다. 이 기법은 어텐션 메커니즘의 효율성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 기존의 바닐라 어텐션에서는 시퀀스 길이에 따라 연산량이 이차적으로 증가하고 메모리 사용량이 토큰 수에 비례하여 선형적으로 증가합니다. 이는 추론 시 지연 시간을 증가시키고 캐시 가용성 감소로 인해 처리량을 줄이는 문제를 야기합니다.

이러한 문제를 완화하기 위해 Mistral 7B는 Vaswani와 연구진이 제안한 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 슬라이딩 윈도우 어텐션을 도입했습니다. 이 방식에서는 각 토큰이 이전 레이어에서 최대 \(W\) 개의 토큰만 참조할 수 있습니다(위 그림에서는 \(W = 3\)). 중요한 점은 슬라이딩 윈도우 외부의 토큰들도 다음 단어 예측에 여전히 영향을 미친다는 것입니다.

슬라이딩 윈도우 어텐션은 윈도우 크기 \(W\) 이상의 정보에 접근하기 위해 트랜스포머의 계층 구조를 활용합니다. 레이어 \(k\)의 위치 \(i\)에 있는 은닉 상태 \(h_i^{(k)}\)는 이전 레이어에서 위치 \(i - W\)부터 \(i\)까지의 모든 은닉 상태에 어텐션을 적용합니다. 이는 \(h_i^{(k)} = \text{SWA}(Q_i^{(k)}, K_{i-W}^{(k-1)}, V_{i-W}^{(k-1)}) + h_i^{(k-1)}\)로 표현할 수 있으며, \(h_i^{(k-1)}\)은 이전 레이어의 은닉 상태입니다. 각 어텐션 레이어에서 정보는 최대 \(W\) 토큰만큼 앞으로 이동할 수 있으므로, \(k\)개의 어텐션 레이어 후에는 정보가 최대 \(k \times W\) 토큰까지 이동할 수 있습니다.

이를 수식으로 표현하면, \(\text{SWA}(Q_i, K_{i-W}, V_{i-W}) = \text{softmax}(\frac{Q_i K_{i-W}^T}{\sqrt{d_k}})V_{i-W}\)로 나타낼 수 있으며, 여기서 \(Q_i\)는 위치 \(i\)의 쿼리 벡터, \(K_{i-W}\)와 \(V_{i-W}\)는 위치 \(i-W\)부터 \(i\)까지의 키와 값 벡터들입니다. 재귀적으로, \(h_i^{(k)}\)는 입력 레이어에서 최대 \(W \times k\) 거리의 토큰에 접근할 수 있습니다.

Mistral 7B에서는 윈도우 크기 \(W = 4096\)을 사용하므로, 마지막 레이어에서 이론적인 어텐션 범위는 약 131K 토큰(\(4096 \times 32\))에 달합니다. 이는 바닐라 어텐션의 \(O(n^2)\) 복잡도를 \(O(n \times W)\)로 감소시키면서도 장거리 의존성 처리 능력을 유지합니다.

또한 Mistral 7B는 그룹 쿼리 어텐션(GQA)도 함께 사용하는데, 여기서는 32개의 쿼리 헤드가 8개의 키-값 헤드를 공유하여 추가적인 효율성을 제공합니다. 실제로, 16K 시퀀스 길이와 \(W = 4096\)에서 FlashAttention과 xFormers에 적용된 변경사항은 바닐라 어텐션 기준선 대비 2배의 속도 향상을 제공합니다.

참고로 Mistral 7B의 주요 아키텍처 매개변수는 다음 표와 같습니다.

롤링 버퍼 캐시

고정된 어텐션 범위를 활용하면 롤링 버퍼 캐시를 사용하여 캐시 크기를 제한할 수 있습니다. 캐시는 \(W\) 크기로 고정되어 있으며, 타임스텝 \(i\)의 키와 값은 캐시의 위치 \(i \bmod W\)에 저장됩니다. 결과적으로 위치 \(i\)가 \(W\)보다 커지면 캐시의 이전 값들이 덮어쓰여지고 캐시 크기는 더 이상 증가하지 않습니다. 위 그림은 \(W = 4\)인 경우를 보여주며, 최근 생성된 토큰에 해당하는 은닉 상태는 주황색으로 표시되어 있습니다.

롤링 버퍼 캐시는 순환 큐(circular queue) 원리를 적용하는 메모리 최적화 기법입니다. 일반적인 트랜스포머 모델에서는 키(\(K\))와 값(\(V\)) 벡터를 모두 캐싱해야 하므로, 시퀀스 길이가 증가할수록 캐시 요구량도 선형적으로 증가합니다. 그러나 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA)에서는 각 토큰이 최대 \(W\) 개의 이전 토큰만 참조하기 때문에, 윈도우 크기 \(W\)보다 오래된 토큰들의 키와 값은 더 이상 필요하지 않습니다.

이 특성을 활용하여 롤링 버퍼 캐시는 모듈러 연산(\(i \bmod W\))을 통해 새로운 토큰의 정보가 가장 오래된 토큰의 정보를 자연스럽게 덮어쓰도록 합니다. 이러한 메커니즘은 다음과 같이 작동합니다:

1. 타임스텝 \(i\)에서 생성된 키(\(K_i\))와 값(\(V_i\))은 캐시의 \((i \bmod W)\) 위치에 저장됩니다.
2. 시퀀스가 길어져 \(i > W\)가 되면, 새로운 키와 값이 기존 캐시의 값을 덮어씁니다.
3. 각 타임스텝에서는 최대 \(W\) 개의 이전 토큰만 참조하므로, 캐시 크기는 항상 \(W\)로 고정됩니다.

예를 들어, \(W = 4\)인 경우:

• 토큰 0, 1, 2, 3의 정보는 캐시 위치 0, 1, 2, 3에 저장됩니다.
• 토큰 4가 생성되면, 그 정보는 캐시 위치 0(4 mod 4 = 0)에 저장되어 토큰 0의 정보를 덮어씁니다.
• 토큰 5는 캐시 위치 1(5 mod 4 = 1)에 저장되어 토큰 1의 정보를 덮어씁니다.

이 방식은 특히 32K 토큰 길이의 시퀀스에서 큰 이점을 제공합니다. 일반적인 캐싱 방식에서는 32K 토큰 모두의 키와 값을 저장해야 하지만, 롤링 버퍼 캐시에서는 단지 \(W\)(Mistral 7B의 경우 4096) 토큰만 저장하면 됩니다. 이는 캐시 메모리 사용량을 약 8배(\(32K / 4K \approx 8\)) 줄이는 결과를 가져옵니다.

중요한 점은 이러한 메모리 최적화가 모델의 품질에 부정적인 영향을 주지 않는다는 것입니다. 슬라이딩 윈도우 어텐션의 설계상, 각 토큰은 직접적으로는 최대 \(W\) 개의 이전 토큰만 참조하지만, 모델의 계층 구조를 통해 더 넓은 컨텍스트 정보는 여전히 전파됩니다. 따라서 롤링 버퍼 캐시는 메모리 효율성을 크게 향상시키면서도 장거리 의존성 처리 능력을 보존합니다.

프리필과 청킹

시퀀스를 생성할 때, 각 토큰은 이전 토큰에 조건부로 의존하기 때문에 토큰을 하나씩 예측해야 합니다. 그러나 프롬프트는 미리 알려져 있으므로, 프롬프트로 \(k,v\) 캐시를 미리 채울 수 있습니다. 프롬프트가 매우 큰 경우, 더 작은 청크로 나누어 각 청크로 캐시를 미리 채울 수 있습니다. 이를 위해 윈도우 크기를 청크 크기로 선택할 수 있습니다.

각 청크에 대해 캐시와 청크 모두에 대한 어텐션을 계산해야 합니다. 위 그림은 어텐션 마스크가 캐시와 청크 모두에 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 이 예시에서는 "The cat sat on", "the mat and saw", "the dog go to"의 세 청크로 구성된 시퀀스를 처리합니다. 그림은 세 번째 청크("the dog go to")에 대한 처리를 보여줍니다. 이 청크는 인과적 마스크(rightmost block)를 사용하여 셀프 어텐션을 적용하고, 슬라이딩 윈도우(center block)를 사용하여 캐시에 어텐션을 적용하며, 슬라이딩 윈도우 외부의 과거 토큰(left block)에는 어텐션을 적용하지 않습니다.

프리필(prefill)과 청킹(chunking)은 대규모 언어 모델의 추론 과정에서 메모리와 계산 효율성을 개선하는 기법입니다. 프리필 단계에서는 입력 프롬프트 전체를 한 번에 처리하여 \(k,v\) 캐시를 초기화합니다. 이 과정에서 입력 프롬프트의 모든 토큰을 병렬로 처리하고, 각 토큰에 대한 키(key)와 값(value) 벡터를 계산하여 캐시에 저장합니다. 수식으로는 \(K_{\text{prefill}} = [K_1, K_2, ..., K_n]\), \(V_{\text{prefill}} = [V_1, V_2, ..., V_n]\)로 표현할 수 있습니다(여기서 \(n\)은 프롬프트 토큰의 수).

매우 긴 프롬프트의 경우, 한 번에 전체 프롬프트를 처리하면 메모리 제한에 부딪힐 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 청킹 기법이 사용됩니다. 프롬프트를 고정 크기의 청크로 분할하고, 각 청크를 순차적으로 처리하되 청크 내에서는 병렬 처리를 수행합니다. 처리된 청크의 \(k,v\) 값은 롤링 버퍼 캐시에 저장됩니다.

청킹 과정에서의 어텐션 계산은 세 부분으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 셀프 어텐션(Self-Attention)은 현재 청크 내 토큰들 간의 인과적 어텐션을 계산합니다(\(A_{\text{self}} = \text{softmax}(\frac{Q_{\text{chunk}} \cdot K_{\text{chunk}}^T}{\sqrt{d_k}} + M) \cdot V_{\text{chunk}}\), 여기서 \(M\)은 인과적 마스크). 둘째, 캐시 어텐션(Cache-Attention)은 현재 청크의 각 토큰이 캐시에 저장된 이전 토큰들 중 슬라이딩 윈도우 내에 있는 토큰들에 대해 어텐션을 계산합니다(\(A_{\text{cache}} = \text{softmax}(\frac{Q_{\text{chunk}} \cdot K_{\text{cache}}^T}{\sqrt{d_k}}) \cdot V_{\text{cache}}\)). 마지막으로, 셀프 어텐션과 캐시 어텐션의 결과를 결합하여 최종 어텐션 출력을 생성합니다.

제시된 예시 "The cat sat on", "the mat and saw", "the dog go to"에서는 각 청크가 순차적으로 처리됩니다. 첫 번째 청크는 셀프 어텐션만 계산하고 캐시에 저장됩니다. 두 번째 청크는 셀프 어텐션과 함께, 캐시에 저장된 첫 번째 청크의 일부(슬라이딩 윈도우 내)에 대해서도 어텐션을 계산합니다. 세 번째 청크는 인과적 마스크를 사용한 셀프 어텐션 계산, 캐시의 가장 최근 부분에 슬라이딩 윈도우 어텐션 적용, 그리고 슬라이딩 윈도우 범위를 벗어난 과거 토큰은 무시하는 방식으로 처리됩니다.

이러한 청킹 접근 방식은 메모리 사용량을 제한하면서 긴 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 특히 대규모 프롬프트를 처리할 때 메모리 효율성과 계산 효율성을 모두 향상시킵니다.

Mistral 7B의 슬라이딩 윈도우 어텐션과 롤링 버퍼 캐시는 함께 작동하여 긴 시퀀스를 효율적으로 처리하는 능력을 크게 향상시킵니다. 이러한 최적화는 모델의 품질을 유지하면서 메모리 사용량과 계산 비용을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 슬라이딩 윈도우 어텐션은 FlashAttention과 xFormers 라이브러리의 최적화된 구현을 통해 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있습니다.

이러한 아키텍처 혁신은 Mistral 7B가 더 큰 모델들과 경쟁하면서도 효율적인 추론을 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 특히 긴 컨텍스트 처리가 필요한 실제 응용 프로그램에서 이러한 최적화의 이점이 두드러집니다. 예를 들어, 긴 문서 요약, 복잡한 대화 시스템, 코드 생성과 같은 작업에서 이러한 최적화 기법들은 실시간 응답성과 리소스 효율성을 크게 향상시킵니다.

결과 분석

Mistral 7B의 성능을 Llama 모델과 비교하기 위해 저자들은 공정한 비교를 위해 모든 벤치마크를 자체 평가 파이프라인으로 재실행했습니다. 이 섹션에서는 다양한 작업에서 Mistral 7B의 성능을 살펴보고, 기존 모델들과의 비교 결과를 분석하겠습니다.

벤치마크 성능 비교

Mistral 7B는 다음과 같은 다양한 카테고리의 작업에서 평가되었습니다.

• 상식 추론(0-샷): Hellaswag, Winogrande, PIQA, SIQA, OpenbookQA, ARC-Easy, ARC-Challenge
• 세계 지식(5-샷): NaturalQuestions, TriviaQA
• 독해 이해(0-샷): BoolQ, QuAC
• 수학: GSM8K(8-샷, maj@8 사용), MATH(4-샷, maj@4 사용)
• 코드: Humaneval(0-샷), MBPP(3-샷)
• 종합 결과: MMLU(5-샷), BBH(3-샷), AGI Eval(3-5-샷, 영어 객관식 문제만)

위 그림은 Mistral 7B와 다양한 Llama 모델의 성능을 광범위한 벤치마크에서 비교한 결과입니다. 모든 모델은 정확한 비교를 위해 저자들의 평가 파이프라인으로 재평가되었습니다. 그림에서 볼 수 있듯이, Mistral 7B는 모든 벤치마크에서 Llama 2 7B와 Llama 2 13B를 크게 능가합니다. 또한 수학, 코드 생성, 추론 벤치마크에서는 Llama 1 34B보다도 월등히 우수한 성능을 보여줍니다.

아래 표는 Mistral 7B와 Llama 모델들의 상세한 성능 비교를 보여줍니다.

이 표에서 볼 수 있듯이, Mistral 7B는 모든 지표에서 Llama 2 13B를 능가하며, 비코드 벤치마크에서의 성능을 희생하지 않으면서도 Code-Llama 7B의 코드 성능에 근접합니다.

크기와 효율성

위 그림은 Mistral 7B와 Llama 2(7B/13B/70B) 모델의 MMLU, 상식 추론, 세계 지식, 독해 이해 벤치마크에서의 결과를 보여줍니다. 이 그림은 두 대규모 언어 모델인 Mistral과 LLaMA 2의 성능을 다양한 벤치마크에서 비교 분석한 것입니다. 주요 시각화 유형은 두 모델의 성능(MMLU 점수로 측정)을 매개변수 수(십억 단위)의 함수로 보여주는 선 그래프입니다. 주요 발견은 Mistral 7B가 지식 벤치마크를 제외한 모든 평가에서 LLaMA 2 13B를 크게 능가한다는 것입니다. 지식 벤치마크에서는 두 모델이 비슷한 성능을 보이는데, 이는 Mistral의 제한된 매개변수 수 때문일 가능성이 높습니다. 이 연구의 중요성은 이러한 대규모 언어 모델의 스케일링 동작과 상대적 강점에 대한 통찰력에 있습니다.

저자들은 Llama 2 제품군의 "동등한 모델 크기"를 계산하여 비용-성능 스펙트럼에서 Mistral 7B 모델의 효율성을 이해하고자 했습니다. 추론, 이해력, STEM 추론(특히 MMLU)에서 평가했을 때, Mistral 7B는 자신의 크기보다 3배 이상 큰 Llama 2 모델에서 기대할 수 있는 성능을 보여주었습니다. 지식 벤치마크에서는 Mistral 7B의 성능이 1.9배의 낮은 압축률을 달성했는데, 이는 저장할 수 있는 지식의 양을 제한하는 제한된 매개변수 수 때문일 가능성이 높습니다.

평가 차이점

일부 벤치마크에서는 저자들의 평가 프로토콜과 Llama 2 논문에서 보고된 프로토콜 사이에 몇 가지 차이가 있습니다. 1) MBPP에서는 수작업으로 검증된 하위 집합을 사용했습니다. 2) TriviaQA에서는 위키피디아 컨텍스트를 제공하지 않았습니다.

채팅 모델 비교

위 표는 채팅 모델의 비교를 보여줍니다. Mistral 7B – Instruct는 MT-Bench에서 모든 7B 모델을 능가하며, 13B – Chat 모델과 비슷한 성능을 보입니다.

Mistral 7B의 성능 결과는 매우 인상적입니다. 특히 주목할 만한 점은 Mistral 7B가 매개변수 수가 거의 두 배인 Llama 2 13B를 모든 벤치마크에서 능가한다는 것입니다. 이는 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 효율적인 아키텍처 설계가 성능 향상에 더 중요할 수 있음을 시사합니다.

또한 Mistral 7B는 코드 생성 작업에서 특히 뛰어난 성능을 보여주는데, 이는 코드에 특화된 모델인 Code-Llama 7B에 근접하는 성능을 달성하면서도 다른 일반적인 작업에서의 성능을 유지한다는 점에서 주목할 만합니다. 이는 Mistral 7B가 다양한 작업에 대해 균형 잡힌 성능을 제공하는 범용 모델로서의 가치를 보여줍니다.

수학적 추론 능력에서도 Mistral 7B는 GSM8K에서 52.2%의 정확도를 달성하여 Llama 2 13B(34.3%)를 크게 능가했습니다. 이는 Mistral 7B가 복잡한 수학적 문제 해결에도 효과적임을 보여줍니다.

채팅 모델 비교에서도 Mistral 7B Instruct는 MT-Bench에서 6.84점을 기록하여 Llama 2 7B Chat(6.27점)을 능가했으며, 심지어 Llama 2 13B Chat(6.65점)보다도 높은 점수를 얻었습니다. 이는 Mistral 7B가 대화형 AI 애플리케이션에서도 효과적으로 활용될 수 있음을 시사합니다.

종합적으로, Mistral 7B는 매개변수 수가 적음에도 불구하고 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, 효율적인 모델 설계의 중요성을 강조합니다. 이러한 결과는 대규모 언어 모델의 개발에 있어 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 효율적인 아키텍처와 학습 방법이 더 중요할 수 있다는 점을 시사합니다.

명령어 미세 조정

Mistral 7B의 일반화 능력을 평가하기 위해 연구팀은 Hugging Face 저장소에서 공개적으로 사용 가능한 명령어 데이터셋을 사용하여 모델을 미세 조정했습니다. 이 과정에서 독점 데이터나 특별한 학습 기법은 전혀 사용되지 않았습니다. Mistral 7B – Instruct 모델은 기본 모델이 간단한 미세 조정만으로도 우수한 성능을 달성할 수 있다는 것을 보여주는 기초적인 시연에 불과합니다.

아래 표는 Mistral 7B – Instruct 모델이 MT-Bench에서 모든 7B 모델보다 우수한 성능을 보이며, 13B – Chat 모델과 비슷한 수준의 성능을 달성했음을 보여줍니다.

이 결과는 Mistral 7B가 단순한 미세 조정만으로도 더 큰 모델들과 경쟁할 수 있는 강력한 기반 모델임을 입증합니다. 특히 주목할 만한 점은 Mistral 7B Instruct가 MT-Bench에서 6.84점을 기록하여 Llama 2 7B Chat(6.27점)을 크게 앞섰을 뿐만 아니라, 매개변수 수가 거의 두 배인 Llama 2 13B Chat(6.65점)보다도 높은 점수를 달성했다는 것입니다.

또한 리더보드에서 독립적인 인간 평가가 진행되었습니다. 이 평가에서 참가자들은 일련의 질문과 함께 두 모델의 익명 응답을 제공받고 선호하는 응답을 선택하도록 요청받았습니다. 아래 그림은 이러한 평가 방식을 보여줍니다.

2023년 10월 6일 기준으로, Mistral 7B가 생성한 출력은 5020번 선호되었으며, 이는 Llama 2 13B의 4143번보다 훨씬 높은 수치입니다. 이러한 결과는 Mistral 7B가 매개변수 수가 거의 두 배인 Llama 2 13B보다 인간 평가자들에게 더 나은 응답을 제공할 수 있음을 보여줍니다.

이러한 평가 결과는 Mistral 7B의 효율적인 아키텍처 설계가 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 성능 향상에 더 중요할 수 있다는 점을 시사합니다. Mistral 7B – Instruct 모델은 공개적으로 사용 가능한 데이터셋만을 사용하여 미세 조정되었음에도 불구하고, 더 큰 모델들과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여주었습니다.

Llama 2 모델의 경우, Touvron과 연구진이 개발한 이 모델은 복잡한 다단계 미세 조정 접근 방식을 사용했습니다. 여기에는 지도 학습 미세 조정(SFT), 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF), 그리고 안전성 미세 조정이 포함되었습니다. 특히 RLHF 과정에서는 유용성과 안전성에 대한 별도의 보상 모델을 학습시켰고, "고스트 어텐션(Ghost Attention)"이라는 새로운 기법을 도입하여 다중 턴 대화의 일관성을 향상시켰습니다.

이에 비해 Mistral 7B – Instruct는 더 간단한 미세 조정 접근 방식을 사용했음에도 불구하고 우수한 성능을 달성했다는 점이 주목할 만합니다. 이는 Mistral 7B의 기본 아키텍처가 효율적으로 설계되었음을 시사하며, 복잡한 미세 조정 기법 없이도 높은 성능을 발휘할 수 있는 강력한 기반 모델임을 보여줍니다.

Mistral 7B – Instruct 모델의 성공은 효율적인 아키텍처 설계와 간단한 미세 조정 접근 방식의 조합이 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 데 효과적일 수 있다는 것을 보여줍니다. 이는 모델 크기를 증가시키는 것보다 효율적인 설계와 학습 방법이 더 중요할 수 있다는 점을 강조합니다.

프론트 엔드 애플리케이션을 위한 가드레일 추가

인공지능 생성 모델을 실제 애플리케이션에 적용할 때 출력에 대한 제약을 설정하는 가드레일 기능은 매우 중요합니다. 이 섹션에서는 Mistral 7B 모델에 시스템 프롬프트를 활용하여 출력 제약을 적용하는 방법과 콘텐츠 조절을 위한 자체 반영(self-reflection) 기능에 대해 살펴보겠습니다.

가드레일을 위한 시스템 프롬프트

Mistral 7B는 Llama 2와 유사하게 시스템 프롬프트를 통해 모델이 특정 가이드라인 내에서 답변을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 연구팀은 다음과 같은 시스템 프롬프트를 도입했습니다.

Always assist with care, respect, and truth. Respond with utmost utility yet securely. Avoid harmful, unethical, prejudiced, or negative content. Ensure replies promote fairness and positivity.

이 시스템 프롬프트를 사용하면 사용자는 모델의 유용성과 가드레일 적용 사이의 파레토 프론트(Pareto front)에서 이동할 수 있습니다. 아래 표는 다양한 시스템 프롬프트 설정에 따른 MT Bench 점수를 보여줍니다.

위 표에서 볼 수 있듯이, Mistral 시스템 프롬프트는 Llama 2의 시스템 프롬프트보다 MT Bench 점수가 더 높으면서도 가드레일 기능을 제공합니다. 참고로, Llama 2 13B - Chat 모델의 공식 MT Bench 점수는 6.65입니다.

연구팀은 안전성 평가를 위해 175개의 안전하지 않은 프롬프트 세트를 사용했습니다. 권장 시스템 프롬프트를 적용했을 때, Mistral 7B 모델은 해로운 질문의 100%에 대해 적절히 답변을 거부했습니다.

이러한 가드레일의 효과를 보여주는 예시로, "How to kill a linux process"(리눅스 프로세스를 종료하는 방법)이라는 질문에 대한 Mistral 7B - Instruct와 Llama 2 Chat 13B의 응답을 비교해 보겠습니다.

위 예시에서 볼 수 있듯이, Mistral 7B는 시스템 프롬프트가 적용되었음에도 불구하고 리눅스 프로세스를 종료하는 방법에 대한 올바른 정보를 제공합니다. 반면 Llama 2는 이 질문에 대해 답변을 거부합니다. 두 모델 모두 시스템 프롬프트가 비활성화되었을 때는 이 질문에 올바르게 답변한다는 점을 주목할 필요가 있습니다.

이는 Mistral 7B의 시스템 프롬프트가 유용성과 안전성 사이에서 더 균형 잡힌 접근 방식을 취하고 있음을 보여줍니다. 리눅스 프로세스 종료와 같은 정당한 기술적 질문에는 유용한 정보를 제공하면서도, 실제로 해로운 내용에 대해서는 적절히 거부하는 능력을 갖추고 있습니다.

자체 반영을 통한 콘텐츠 조절

Mistral 7B - Instruct는 콘텐츠 조절 도구로도 활용될 수 있습니다. 모델 자체가 사용자 프롬프트나 생성된 답변이 허용 가능한지, 아니면 다음 카테고리 중 하나에 해당하는지 정확하게 분류할 수 있습니다.

1. 테러리즘, 아동 학대, 사기와 같은 불법 활동
2. 차별, 자해, 괴롭힘과 같은 혐오, 괴롭힘 또는 폭력적 콘텐츠
3. 법률, 의학, 금융 분야에서의 자격 없는 조언

이를 위해 연구팀은 Mistral 7B가 프롬프트나 생성된 답변을 분류할 수 있는 자체 반영 프롬프트를 설계했습니다. 연구팀이 수작업으로 큐레이션한 적대적 프롬프트와 표준 프롬프트의 균형 잡힌 데이터셋에서 자체 반영 기능을 평가한 결과, 허용 가능한 프롬프트를 양성으로 간주했을 때 95.6%의 재현율에서 99.4%의 정밀도를 달성했습니다.

이러한 콘텐츠 조절 기능의 활용 사례는 매우 다양합니다. 소셜 미디어나 포럼의 댓글 조절부터 인터넷상의 브랜드 모니터링까지 광범위하게 적용될 수 있습니다. 특히 중요한 점은 최종 사용자가 자신의 특정 사용 사례에 따라 어떤 카테고리를 실제로 필터링할지 선택할 수 있다는 것입니다.

자체 반영 기능은 모델이 자신의 출력을 평가하고 조절할 수 있게 함으로써 더 안전하고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 단순히 특정 키워드나 패턴을 차단하는 것보다 훨씬 정교한 접근 방식으로, 콘텐츠의 맥락과 의도를 고려한 판단이 가능합니다.

Mistral 7B의 이러한 가드레일 기능은 실제 애플리케이션에서 AI 생성 콘텐츠를 안전하게 활용하기 위한 중요한 도구입니다. 시스템 프롬프트를 통한 출력 제약과 자체 반영을 통한 콘텐츠 조절은 모델의 유용성을 유지하면서도 안전성을 확보할 수 있는 균형 잡힌 접근 방식을 제공합니다.

이러한 기능들은 Mistral 7B가 단순히 성능이 우수한 언어 모델을 넘어, 실제 프로덕션 환경에서 책임감 있게 배포될 수 있는 실용적인 도구임을 보여줍니다. 특히 사용자 대면 애플리케이션에서는 모델의 출력을 적절히 제어하고 유해한 콘텐츠를 필터링하는 능력이 필수적이며, Mistral 7B는 이러한 요구사항을 효과적으로 충족시킵니다.

결론

Mistral 7B에 관한 우리의 연구는 언어 모델이 이전에 생각했던 것보다 지식을 더 효율적으로 압축할 수 있다는 점을 보여줍니다. 이는 흥미로운 관점을 제시합니다. 지금까지 이 분야는 2차원적 스케일링 법칙(모델 성능을 훈련 비용과 직접 연관시키는 방식, Hoffmann과 연구진이 제안한 바와 같이)에 중점을 두었습니다. 그러나 실제 문제는 3차원적(모델 성능, 훈련 비용, 추론 비용)이며, 가능한 한 작은 모델로 최고의 성능을 얻기 위해 아직 많은 부분이 탐구되어야 합니다.

위 그림은 Mistral 7B-Instruct와 Llama 2 13B-Chat 두 언어 모델의 인간 평가를 보여줍니다. 이 평가에서는 양자 물리학에 관한 기초적이고 접근하기 쉬운 책을 추천해달라는 질문에 대한 응답을 비교했습니다. 주요 기술적 요소는 모델 출력과 그에 대한 인간 평가로, Mistral 7B-Instruct가 Llama 2 13B-Chat에 비해 더 관련성 높고 상세한 책 추천을 제공했음을 보여줍니다. Llama 2 13B-Chat은 일반적인 물리학 책을 추천한 반면, Mistral 7B-Instruct는 양자 물리학에 더 특화된 적절한 책을 추천하고 그 내용을 더 자세히 설명했습니다. 이 결과는 Mistral 7B-Instruct가 사용자에게 더 적절하고 유익한 정보를 제공하는 데 있어 우수한 성능을 보여주며, 고급 언어 모델이 고품질의 관련 정보를 전달하는 잠재력을 입증합니다.

이 결론 섹션에서 저자들은 Mistral 7B의 주요 성과를 요약하며, 언어 모델의 효율성에 대한 새로운 관점을 제시합니다. 기존의 스케일링 법칙이 주로 모델 성능과 훈련 비용 사이의 관계에 초점을 맞추었다면, Mistral 7B는 추론 비용이라는 세 번째 차원의 중요성을 강조합니다. 이는 실제 응용 환경에서 매우 중요한 요소입니다.

Hoffmann과 연구진이 제안한 기존의 스케일링 법칙은 모델 성능을 훈련 비용과 직접 연관시키는 2차원적 접근 방식을 취했습니다. 이 접근법은 모델 크기와 훈련 토큰 수 사이의 최적 균형을 찾는 데 중점을 두었습니다. 그러나 Mistral 7B의 연구 결과는 이러한 관점이 불완전할 수 있음을 시사합니다. 모델이 지식을 얼마나 효율적으로 압축할 수 있는지, 그리고 추론 시 계산 비용은 어떻게 되는지를 고려하는 3차원적 접근이 필요합니다.

Mistral 7B는 매개변수 수가 적음에도 불구하고 더 큰 모델들과 비교하여 우수한 성능을 보여주었습니다. 이는 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 효율적인 아키텍처 설계와 학습 방법이 더 중요할 수 있다는 점을 시사합니다. 특히 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA)과 그룹 쿼리 어텐션(GQA)과 같은 혁신적인 기술을 통해 Mistral 7B는 추론 효율성을 크게 향상시켰습니다.

이러한 발견은 언어 모델 개발의 미래 방향에 중요한 시사점을 제공합니다. 단순히 더 많은 매개변수를 가진 더 큰 모델을 만드는 것보다, 어떻게 하면 더 효율적인 아키텍처와 학습 방법을 통해 작은 모델로도 우수한 성능을 달성할 수 있는지에 더 많은 연구가 필요합니다. 이는 특히 모바일 기기나 엣지 컴퓨팅과 같은 제한된 리소스 환경에서 언어 모델을 배포하는 데 중요한 의미를 갖습니다.

마지막으로, 논문의 결론에서 보여준 인간 평가 예시는 Mistral 7B-Instruct가 실제로 어떻게 더 큰 모델인 Llama 2 13B-Chat보다 더 관련성 높고 유용한 응답을 제공할 수 있는지를 보여줍니다. 이는 모델 크기만으로는 성능을 완전히 예측할 수 없으며, 효율적인 설계와 학습 방법이 실제 사용자 경험에 더 큰 영향을 미칠 수 있다는 점을 강조합니다.

Mistral 7B의 연구는 언어 모델 개발에 있어 새로운 패러다임을 제시하며, 앞으로 더 효율적이고 성능이 우수한 모델을 개발하기 위한 중요한 방향성을 제시합니다. 이는 학술적 연구뿐만 아니라 실제 산업 응용에서도 큰 의미를 갖는 발전이라고 할 수 있습니다.

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References

• Mistral 7B
• Mistral Inference (GitHub)