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노타, 세계적 학회서 'MoE' 특화 AI 최적화 기술력 입증

노타가 세계적 머신러닝 학회에서 거대언어모델(LLM) 핵심 구조로 주목받는 전문가 혼합(MoE) 모델 최적화 분야 기술력을 인정받았다. 지난 엔비디아 네모트론 해커톤에서 데이터 기반 MoE 양자화 기법으로 트랙 우승과 종합우승을 차지한 데 이은 성과다. 노타는 ICML 2026의 '리소스 적응형 파운데이션 모델 추론(AdaptFM)' 워크숍에서 자사의 MoE 특화 양자화 알고리즘 논문 2편이 최종 채택됐다고 11일 밝혔다. MoE는 여러 전문가 모델 중 필요한 일부만 선택해 동작하는 방식으로, 대형 AI 모델의 성능과 효율을 동시에 높일 수 있어 최신 LLM에서 빠르게 확산하고 있다. 다만 모델 구조가 복잡한 만큼 이를 더 작고 가볍게 만드는 양자화 과정에서도 기존 일반 모델과는 다른 접근이 필요하다. 이번에 채택된 첫 번째 논문 'DREAM-MoE'는 대규모 AI 모델을 여러 구간으로 나눠 양자화할 때 발생할 수 있는 판단 흐름의 변화를 줄이는 방법을 제안한다. 노타는 앞쪽 구간에서 생긴 작은 오차가 뒤쪽 구간 전문가 선택까지 바꿀 수 있다는 점에 주목해 양자화 이후에도 모델이 원래와 유사한 방식으로 필요한 전문가를 선택할 수 있도록 했다. 또 다른 논문 'SRA-MoE'는 모델 결과에 더 큰 영향을 주는 중요한 입력을 선별해 우선적으로 보호하는 방법을 제안한다. 모든 입력을 동일하게 다루기보다 핵심 입력에서 전문가 선택이 크게 흔들리지 않도록 설계해 제한된 자원으로도 모델 품질을 효과적으로 유지할 수 있도록 했다. 두 연구 모두 최신 MoE 특화 양자화 기법들과 비교해 더 높은 성능이 확인됐다고 노타는 강조했다. AI 모델을 더 적은 메모리와 연산 자원으로 실행하면서도 품질 저하를 줄였다는 설명이다. 노타는 정부 주도의 독자 파운데이션 모델 개발 과제에 참여 중인 업스테이지 컨소시엄에서 '솔라 MoE'와 같은 대규모 모델 최적화를 추진하는 한편, 엔비디아 네모트론 3 나노 모델 양자화 경험을 네모트론 울트라 등 최신 모델로 확장하는 등 기술 적용 범위를 넓히고 있다. 채명수 노타 대표는 "이번 논문 채택은 노타가 MoE에 특화된 양자화 기술을 꾸준히 고도화해 온 성과"라며 "대규모 AI 모델을 더 효율적으로 활용할 수 있는 최적화 기술 개발을 이어가겠다"고 말했다.

2026.06.11 10:16이나연 기자

AI학회 '동료평가' 잘못하다간 철퇴...UNIST, 묘안 제시로 ICML서 최고 논문상

국내 연구진이 최근 대두된 AI학회의 부실한 '동료평가'에 대한 해법을 세계 3대 인공지능학회로 꼽히는 ICML(기계학습분야 국제학술대회) 포지션 트랙에 제출, 최고 논문상(Outstanding Paper Award)을 수상했다. 국내에서 ICML 최고 논문상이 나온 것이 이번이 처음이다. 수상자는 UNIST 인공지능대학원 이슬기 교수팀이다. 이 교수팀은 AI학회 동료평가 시스템 문제점을 진단하고 해법을 명쾌하게 제시했다. 동료평가는 학술지나 학회에 투고된 논문을 같은 분야 연구자들이 익명으로 심사해 투고 승인(accept) 여부를 결정하는 평가 방법이다. 특히, 논문에서 연구 품질을 보장하고 부실한 결과물을 거르는 중요한 절차로 인식되지만, 최근 AI 학회를 중심으로 투고 건수가 급증하면서 심사자 부족과 평가 신뢰성 저하 문제가 동시에 불거졌다. 일부 심사자는 생성형 AI에 전적으로 의존하거나, 논문을 제대로 읽지 않은 채 심사를 넘기는 경우도 적지 않은 것으로 파악됐다. 연구팀은 이같은 문제를 해결하기 위해, 논문 투고 저자가 심사자의 피드백을 역으로 평가하는 구조와 심사자에게 인센티브를 제공하는 방안을 함께 제안했다. 김재호 연구원(공동 제1저자)은 “심사자에게 책임과 동기를 함께 부여하는 현실적 대안이라는 점에서 높은 평가를 받았고, 국제 자선단체 오픈필란트로피가 협업을 제안해 왔다”고 말했다. 이윤석 연구원(공동제1저자)은 “제안한 동료평가 개선 방법은 AI 분야뿐만 아니라 다른 학술 분야에서도 활용할 수 있다"며 "의학, 생물학, 화학 등 동료평가로 논문을 심사하는 모든 분야에서 적용 가능하다”고 덧붙였다. 이슬기 교수는 "AI 기술 발전과 함께 단순히 기술적인 연구뿐만 아니라 AI 정책과 시스템에 대한 연구도 함께 뒷받침되는 것이 중요하다"며 "이번 연구가 그런 균형 잡힌 접근의 좋은 사례"라고 말했다. 시상식은 2025년 ICML 연례학회가 열리는 캐나다 밴쿠버에서 지난 15일(현지시각) 열렸다.

2025.07.16 09:26박희범 기자