LLM 비용

대형 언어 모델(LLM) 비용이란?

대형 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 고급 인공지능 시스템입니다. 이러한 모델은 수십억 개의 파라미터를 가진 심층 신경망으로 구성되며, 인터넷, 책, 기사 등 방대한 데이터셋으로 학습됩니다. 대표적인 LLM으로는 OpenAI의 GPT-3와 GPT-4, Google의 BERT, Meta의 LLaMA 시리즈, Mistral AI의 모델들이 있습니다.

LLM 비용이란 이러한 모델을 개발(학습)하고 배포(추론)하는 데 필요한 재정적 자원을 의미합니다. 학습 비용은 모델을 구축·최적화하는 데 소요되는 비용이며, 추론 비용은 실제 어플리케이션에서 입력을 처리하고 결과를 생성할 때 발생하는 운영 비용을 말합니다.

이러한 비용을 이해하는 것은 LLM을 제품이나 서비스에 도입하려는 조직에게 매우 중요합니다. 예산 편성, 자원 배분, AI 프로젝트의 실현 가능성 판단에 도움을 줍니다.

대형 언어 모델의 학습 비용

학습 비용에 영향을 주는 요소

1. 연산 자원: LLM 학습에는 막대한 연산력이 필요하며, 보통 수천 개의 고성능 GPU 또는 NVIDIA A100, H100과 같은 AI 특화 하드웨어가 요구됩니다. 이 하드웨어를 구매하거나 임대하는 비용이 상당합니다.
2. 에너지 소비: 대규모 연산 작업으로 인해 전력 사용량이 높아지고, 이에 따른 전기 요금이 증가합니다. 대형 모델 학습은 메가와트시 단위의 에너지를 소모할 수 있습니다.
3. 데이터 관리: 학습용 대규모 데이터셋을 수집, 저장, 처리하는 데 데이터 저장 인프라와 대역폭 관련 비용이 발생합니다.
4. 인적 자원: AI 엔지니어, 데이터 과학자, 연구원 등 숙련된 인력이 필요하며, 이로 인한 인건비가 포함됩니다.
5. 인프라 유지보수: 데이터센터 또는 클라우드 인프라의 유지·보수(냉각 시스템, 공간, 네트워킹 장비 등) 비용이 듭니다.
6. 연구개발: 알고리즘 개발, 실험, 최적화 등 학습 과정에서 발생하는 연구개발 비용입니다.

주요 LLM 학습 비용 추정

• OpenAI의 GPT-3: 고성능 GPU 사용과 연산에 소요되는 에너지로 인해 학습 비용이 약 50만~460만 달러로 추정됩니다.
• GPT-4: 모델의 크기와 복잡성 증가로 학습 비용이 1억 달러를 초과하는 것으로 알려져 있습니다.
• BloombergGPT: GPU 비용 및 대규모 연산으로 인해 수백만 달러의 학습 비용이 소요되었습니다.

이러한 수치는 최첨단 LLM을 처음부터 학습하는 것이 주로 대규모 자원을 보유한 조직에만 현실적인 투자임을 보여줍니다.

학습 비용 관리 및 절감 방법

1. 사전학습 모델 파인튜닝: LLM을 처음부터 학습하는 대신, LLaMA 2나 Mistral 7B와 같은 오픈소스 모델을 도메인 특화 데이터로 파인튜닝하면 연산 요구 및 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
2. 모델 최적화 기술:
   • 양자화: 모델 가중치의 정밀도를 32비트에서 8비트 등으로 낮춰 메모리 및 연산 요구를 줄입니다.
   • 프루닝: 불필요한 파라미터를 제거해 성능 저하 없이 모델을 경량화합니다.
   • 지식 증류: 작은 모델이 큰 모델의 주요 특성을 모방하도록 훈련하여 모델 크기를 줄입니다.
3. 효율적인 학습 알고리즘: 혼합 정밀도 학습, 그래디언트 체크포인팅 등 하드웨어 활용을 극대화하는 알고리즘을 도입해 연산 시간과 비용을 절감합니다.
4. 클라우드 컴퓨팅 및 스팟 인스턴스 활용: 클라우드에서 스팟 인스턴스를 사용하면 데이터센터의 유휴 자원을 저렴한 가격에 활용할 수 있습니다.
5. 협업 및 커뮤니티 참여: 연구 협업이나 오픈소스 프로젝트에 참여해 학습 비용과 노력을 분산할 수 있습니다.
6. 데이터 준비 전략: 중복 데이터 제거 및 정제를 통해 불필요한 연산을 줄입니다.

대형 언어 모델의 추론 비용

추론 비용에 영향을 주는 요소

1. 모델 크기와 복잡성: 대형 모델일수록 1회 추론마다 더 많은 연산 자원이 필요해 운영 비용이 증가합니다.
2. 하드웨어 요구 사항: LLM을 실제 서비스에 적용하려면 강력한 GPU나 AI 특화 하드웨어가 필요해 비용이 늘어납니다.
3. 배포 인프라: 서버(온프레미스/클라우드), 네트워크, 스토리지 등 모델을 호스팅·서빙하는 데 드는 인프라 비용이 발생합니다.
4. 사용 패턴: 모델 사용 빈도, 동시 접속자 수, 응답 시간 요구 등은 자원 사용과 비용에 영향을 미칩니다.
5. 확장성 요구: 수요 증가에 따른 서비스 확장에는 추가 자원이 필요해 비용이 늘 수 있습니다.
6. 유지보수 및 모니터링: 시스템 관리, 소프트웨어 업데이트, 성능 모니터링 등 지속적 운영 비용입니다.

추론 비용 추정

추론 비용은 배포 방식에 따라 크게 달라질 수 있습니다:

• 클라우드 기반 API 사용:
  • OpenAI, Anthropic 등은 LLM을 서비스 형태로 제공하며, 처리 토큰 수에 따라 요금이 청구됩니다.
  • 예시: OpenAI의 GPT-4는 입력 1,000토큰당 $0.03, 출력 1,000토큰당 $0.06을 부과합니다.
  • 대량 사용 시 비용이 빠르게 누적될 수 있습니다.
• 클라우드에서 오픈소스 모델 자체 호스팅:
  • 오픈소스 LLM을 클라우드 인프라에 배포하려면 GPU가 탑재된 컴퓨트 인스턴스를 임대해야 합니다.
  • 예시: AWS ml.p4d.24xlarge 인스턴스에서 LLM을 호스팅하면 온디맨드로 시간당 약 $38, 연중무휴 사용 시 월 $27,000 이상이 소요됩니다.
• 온프레미스 배포:
  • 하드웨어에 대한 초기 투자가 필요합니다.
  • 높은, 지속적인 사용량의 경우 장기적으로 비용 절감이 가능합니다.

추론 비용 절감 전략

1. 모델 압축 및 최적화:
   • 양자화: 저정밀 연산을 활용해 자원 요구도를 낮춥니다.
   • 지식 증류: 성능이 만족스러운 소형 모델을 배포해 효율을 높입니다.
2. 적절한 모델 크기 선택:
   • 성능과 연산 비용의 균형을 고려한 모델을 선택합니다.
   • 일부 용도에는 소형 모델로도 충분해 추론 비용을 줄일 수 있습니다.
3. 효율적인 서빙 기법 도입:
   • 배치 처리로 여러 요청을 동시에 처리하거나, 실시간성이 중요하지 않은 경우 비동기 처리를 도입합니다.
4. 인프라 자동 확장(Auto Scaling):
   • 클라우드 서비스의 자동 확장 기능을 이용해 수요에 맞게 자원을 할당, 과도한 오버프로비저닝을 방지합니다.
5. 응답 캐싱:
   • 자주 요청되는 쿼리와 응답을 저장해 중복 연산을 줄입니다.
6. 특화 하드웨어 활용:
   • AI 가속기나 추론에 최적화된 GPU로 효율성을 높입니다.

대형 언어 모델 비용에 관한 연구: 학습과 추론

대형 언어 모델(LLM)의 학습 및 추론 비용은 막대한 자원 소모로 인해 중요한 연구 주제가 되고 있습니다.

• 패치 레벨 학습(Patch-Level Training) 연구: Chenze Shao 외(2024)의 논문 “Patch-Level Training for Large Language Models”에서는 학습 비용 절감을 위한 패치 레벨 학습 기법을 제안합니다. 여러 토큰을 하나의 패치로 압축하여 시퀀스 길이와 연산 비용을 절반으로 줄이면서도 성능 저하 없이 학습이 가능합니다. 초기에는 패치 레벨 학습을, 이후에는 토큰 레벨 학습을 적용해 추론 모드와의 정합성을 확보하며, 다양한 모델 크기에서 효과가 입증되었습니다.

• 추론의 에너지 비용: Siddharth Samsi 외(2023)의 “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” 논문에서는 LLaMA 모델을 중심으로 LLM 추론 시 요구되는 연산 및 에너지 비용을 벤치마킹합니다. GPU 세대 및 데이터셋별로 추론에 소요되는 에너지가 상당함을 밝혀, 실제 응용에서 효율적 하드웨어 사용과 최적화된 추론 전략이 비용 관리에 중요함을 강조합니다.

• 제어 가능한 LLM과 추론 효율: Han Liu 외(2022)의 “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” 논문은 파라미터를 변경하지 않고도 추론 단계에서 특정 속성을 제어하는 방법을 제안합니다. 훈련 방법과 추론 요구 간의 정합성을 높여 LLM의 제어력과 효율성을 개선하는 것이 핵심이며, 추론 시 외부 판별기를 활용해 사전학습 모델을 가이드합니다.