집알리윈의 오픈소스 과학 모델 ‘LOGOS’, 매개변수가 56분의 1에 불과함에도 마이크로소프트를 제치다
알리바바의 ATH-Token Foundry는 중국 인민대학교 가오창 인공지능 연구소와 협력하여 LOGOS의 오픈소스 공개를 발표했습니다. 이는 통합된 과학적 구문을 기반으로 구축된 최초의 다중 도메인 과학 생성 기반 모델로, 순수 시퀀스 모델링을 활용해 6가지 대표적인 과학 과제 전반에 걸쳐 기존의 도메인별 방법들을 일관되게 따라잡거나 능가합니다.
특히 눈에 띄는 점은 이 모델의 탁월한 매개변수 효율성입니다. 단 10억 개의 매개변수만을 가진 LOGOS-1B는 여러 주요 과제에서 마이크로소프트의 NatureLM(8×70억 개의 매개변수 보유)을 능가하는 성능을 보입니다.
이질적인 대상에 대한 선구적인 통합 과학 구문
LOGOS는 생물학적 거대분자, 화학적 실체, 계면 상호작용 등 7가지 모달리티를 아우르는 총 448억 7천만 토큰 규모의 대규모 사전 훈련 코퍼스를 사용합니다. 공유 어휘를 통해 단백질과 소분자 같은 기존에는 이질적이었던 객체들을 통합된 이산 토큰 시퀀스로 인코딩합니다.
이러한 독특한 과학적 구문 체계 덕분에 대규모 모델은 공유된 생성 공간 내에서 서로 다른 과학적 객체를 자기회귀적으로 해석할 수 있습니다. 또한, 복잡한 3D 좌표를 입력하지 않고도 순전히 시퀀스 예측에만 의존하여 복잡한 공간적 상호작용 규칙을 개념화할 수 있는 “텍스트 설명 방식”을 도입했습니다.
사전 학습과 실제 적용 간의 격차 해소
기존 연구 환경에서는 단계 간 모델 전환 시 배포 단계에서 광범위한 미세 조정이 필요한 경우가 많았습니다. LOGOS는 사전 훈련 데이터 시퀀스 형식이 다운스트림 작업의 입력 및 출력 형식과 일치하므로, 형식과 목적 모두에서 강력한 일관성을 달성합니다.
이러한 정렬을 통해 사전 훈련과 실제 적용 간의 장벽이 효과적으로 제거되어, 복잡한 적응 레이어 없이도 직접적인 생성 기능을 활용할 수 있게 되었습니다. 알리바바는 현재 이 대규모 모델에 대한 모델 가중치, 추론 코드 및 기술 보고서를 완전히 오픈소스로 공개했습니다.
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