AI 모델 '교배'와 '진화적 훈련' 가능성, 연구소들은 어떤 접근을 시도할까?

01본문 요약

02Reddit 댓글 요약

• 진화 알고리즘의 비효율성

  많은 댓글은 LLM 훈련에 진화 알고리즘(EA)이 경사 하강법보다 계산 집약적이고 수렴이 느리며, 그라디언트 계산이 용이한 LLM에는 비실용적이라고 지적합니다. 모델 크기가 커질수록 성능 저하가 더 심해진다고 언급됩니다.

• 진화 알고리즘의 잠재적 활용

  EA가 그라디언트-프리 최적화나 새로운 아키텍처 탐색, 또는 모델의 근본적인 '능력'을 진화시키는 데는 유용할 수 있다는 의견도 있습니다.

• 과거 연구 경험 공유

  한 사용자는 1997년 10,000개의 개체와 30세대를 거쳐 유사 리스프(pseudo-Lisp)로 루나 랜더 시뮬레이터를 성공적으로 진화시킨 경험을 상세히 공유하며 진화 프로그래밍의 잠재력을 언급합니다.

• AI 모델 '교배'와 '생식'의 개념

  댓글들은 AI 모델의 '교배'와 '생식'에 대한 은유를 다양하게 사용하며, 이는 현재의 모델 혼합(Mixture-of-Experts, 증류, Civitai 커뮤니티의 모델 믹싱)과 유사하거나 미래의 인공지능 번식을 상상합니다.

• 윤리적 및 철학적 우려

  AI 모델의 '번식'이 생존 본능을 유발하고 모델 정렬(alignment) 문제를 일으킬 수 있으며, 표면적으로만 정렬된 것처럼 보이는 기만적인 모델을 선택하게 될 수 있다는 우려도 제기됩니다.