양자 트랜스포머 — QASA 이야기
양자 적응형 셀프 어텐션
시작하기 전에 — 이런 장면을 상상해보자
탐정이 사건을 수사한다.
용의자가 열 명이다. 탐정이 모든 용의자를 동시에 살펴본다. 누가 누구와 어떤 관계인지. 누구의 알리바이가 수상한지. 누구의 진술이 다른 사람의 말과 엇갈리는지.
이것을 어텐션(Attention) 이라고 한다. AI가 정보들 사이의 관계를 파악하는 방법이다.
그런데 용의자가 열 명이면 관계 파악이 45가지다. 백 명이면 4,950가지. 천 명이면 499,500가지.
용의자가 많아질수록 탐정이 파악해야 할 관계가 제곱으로 늘어난다. 엄청나게 느려진다.
QASA가 이 문제를 해결한다.
0부 — 트랜스포머가 뭔가
QASA를 이해하려면 먼저 트랜스포머를 알아야 한다.
ChatGPT 들어봤는가. 그 안에 있는 핵심 기술이 트랜스포머다.
트랜스포머를 독서 모임으로 비유하면 이렇다.
소설을 읽는다. 등장인물이 열 명이다. 독서 모임 멤버들이 모였다.
각 멤버가 등장인물 한 명씩을 맡는다. 그리고 서로의 캐릭터가 어떻게 연결되는지 토론한다.
주인공과 악당의 관계. 조력자와 주인공의 관계. 악당과 조력자의 관계. 모든 관계를 동시에 파악한다.
이것이 셀프 어텐션이다. 데이터 안의 모든 요소가 서로 어떻게 연결되는지 동시에 파악하는 것.
그런데 등장인물이 많아질수록 토론해야 할 관계가 폭발적으로 늘어난다. 느려진다. 비용이 많이 든다.
QASA가 이 문제를 양자로 해결한다.
1부 — QASA의 핵심 철학: 아키텍처 인색함
QASA를 만든 사람들이 처음에 이런 생각을 했다.
"모든 것을 양자로 바꿔야 할까?"
어떤 사람들은 이렇게 생각했다. "전부 양자로 바꾸자. 양자가 더 좋으니까."
QASA 팀은 다르게 생각했다.
"딱 하나만 바꾸자. 가장 효과적인 곳 하나만."
이것을 아키텍처 인색함이라고 한다. 양자를 아껴서 가장 필요한 곳에만 쓰는 것.
요리 비유로 설명하자.
일반 가정집 밥상이 있다. 반찬이 다섯 가지다. 밥, 국, 김치, 나물, 생선.
모든 음식을 최고급 재료로 바꾸면 좋겠지만 돈이 너무 든다.
대신 가장 중요한 메인 요리 하나만 최고급 재료로 바꾼다. 나머지는 그대로. 전체 밥상의 수준이 훨씬 올라간다.
QASA가 딱 이렇게 한다.
트랜스포머의 여러 계층 중에서 마지막 계층 하나만 양자로 바꾼다. 나머지는 그대로 클래식 AI.
2부 — 어디를 바꾸는가
트랜스포머를 공장 생산라인으로 비유해보자.
원재료(데이터)가 들어온다.
1번 공정: 다듬기
2번 공정: 가공하기
3번 공정: 조립하기
마지막 공정: 포장하기 ← 여기만 최첨단 기계로 바꾼다
QASA에서 바꾸는 것이 바로 이 마지막 포장 공정이다.
어려운 말로 Value 프로젝션이라고 한다. 쉽게 말하면 최종 특징을 뽑아내는 단계다.
이 단계에서 양자 회로가 작동한다.
얼마나 작은 양자 회로인가.
큐비트 8개. 변분 계층 4개. 조절 손잡이 36개면 된다.
비교해보면 이렇다.
일반 AI 모델: 수백만~수십억 개의 파라미터
QASA 양자 부분: 딱 36개
마치 1000평짜리 공장에서 핵심 기계 하나만 최첨단으로 바꾼 것과 같다. 비용은 최소, 효과는 최대가 된다.
3부 — 양자 회로 안에서 무슨 일이 일어나는가
양자 회로 안으로 들어가보자.
두 가지 일이 일어난다.
첫 번째 — 데이터 재업로드
데이터를 처음에 한 번만 넣지 않는다. 계속 중간중간 다시 넣는다.
음식 비유로 설명하자.
라면을 끓인다.
처음에 면을 넣는다. 3분 끓인다. 스프를 넣는다. 1분 끓인다. 계란을 넣는다. 1분 더 끓인다.
재료를 조금씩 나눠서 계속 추가한다. 맛이 층층이 쌓인다. 처음에 다 넣는 것보다 훨씬 복잡하고 깊은 맛이 난다.
QASA도 마찬가지다. 데이터를 조금씩 계속 넣으면서 양자 상태가 점점 더 복잡해진다.
두 번째 — 원형 얽힘
큐비트 8개를 원형으로 연결한다.
1번 → 2번 → 3번 → 4번
↑ ↓
8번 ← 7번 ← 6번 ← 5번
이렇게 원을 만들면 적은 연결로 모두가 서로 영향을 준다.
학교 반에서 소문이 원형으로 퍼지는 것과 같다. 1번이 2번에게 말하고, 2번이 3번에게, 결국 8번이 다시 1번에게. 모두가 연결된다.
4부 — 왜 '적응형'이라고 부르는가
QASA의 핵심 특징이 여기에 있다.
상황에 따라 다르게 반응한다.
날씨 비유로 설명하자.
똑똑한 사람이 있다.
날씨가 맑은 날 → 가볍게 산책 복장
비가 오는 날 → 우비와 장화 완전 무장
상황에 따라 다르게 대응한다. 맑은 날에 우비를 입지 않는다. 비 오는 날에 반팔을 입지 않는다.
QASA 양자 계층도 이렇게 적응한다.
복잡하고 어지러운 데이터가 들어올 때 (폭풍우 같은 데이터) → 양자 계층이 적극적으로 개입한다. 복잡한 패턴을 정리해서 핵심만 압축한다.
단순하고 깨끗한 데이터가 들어올 때 (맑은 날 같은 데이터) → 양자 계층이 물러선다. 클래식 AI에 맡긴다. 과적합을 방지한다.
스스로 판단해서 얼마나 개입할지 결정한다. 그래서 적응형이다.
5부 — 복잡한 데이터를 어떻게 정리하는가
이것이 QASA의 가장 대단한 능력이다.
정리정돈 비유로 설명하자.
방이 엉망이다. 책, 옷, 장난감, 음식물이 뒤섞여있다. 어디에 뭐가 있는지 모른다.
방을 정리한다. 책은 책장에. 옷은 옷장에. 장난감은 장난감 박스에. 음식물은 냉장고에.
정리 전: 방 하나에 모든 것이 뒤섞임. 찾기 어렵다.
정리 후: 각자 제자리를 찾음. 금방 찾을 수 있다.
복잡한 데이터가 들어왔을 때 클래식 AI가 하는 것이 문제다.
클래식 AI는 엉망인 방에서 필요한 것을 찾으려 한다. 그냥 모든 것을 더 넓은 방으로 옮긴다. 방이 커져도 여전히 뒤섞여있다. 찾기 어렵다.
이것을 어려운 말로 고차원에 특징이 흩어진다고 한다.
QASA 양자 계층은 다르다.
엉망인 방을 보는 순간, 패턴을 파악한다. 비슷한 것들을 모아서 꼭 필요한 핵심만 남긴다. 방이 작아도 정리가 되어있다. 금방 찾는다.
이것을 비선형 차원 축소라고 한다. 복잡한 것을 간단하게 압축하는 일이다.
6부 — 바렌 플래토 문제와 해결책
양자 계층을 왜 딱 하나만 쓰는지 이야기해야 한다.
산 등반 비유로 설명하자.
보물이 산 어딘가에 묻혀있다. 가장 낮은 계곡에 있다고 한다.
경사가 있는 산: 어느 방향이 내려가는지 보인다. 걸어서 내려가면 된다.
평평한 고원: 어느 방향이나 다 같다. 어디로 가야 할지 모른다. 영원히 헤맨다.
양자 계층을 많이 쌓을수록 이 산이 점점 평평해진다. 결국 아무 방향도 알 수 없는 고원이 된다. 학습이 멈춘다. 이것이 바렌 플래토다.
실제로 측정해봤더니 이렇게 나왔다.
양자 계층 2개: 그래디언트 절반으로 줄어듦
양자 계층 4개: 그래디언트 30배 감소 → 학습 거의 불가능
그래서 QASA는 딱 1개만 쓴다. 바렌 플래토에 빠지지 않으면서 양자의 장점을 최대로 활용한다.
7부 — 오류가 오히려 도움이 된다
이것이 가장 신기한 부분이다.
시험 공부 비유로 설명하자.
시험 공부를 한다.
방법 1: 교과서를 완벽하게 외운다. 방법 2: 공부하다가 일부러 실수를 해본다. 틀린 문제를 다시 풀어본다.
어느 쪽이 실제 시험에서 더 잘 볼까.
방법 2가 더 잘 본다. 완벽하게 외운 것은 조금만 달라져도 틀린다. 실수를 해보고 고친 사람은 응용 문제도 잘 푼다.
AI에서 이것을 드롭아웃(Dropout) 이라고 한다. 학습 중에 일부러 일부 뉴런을 꺼서 과적합을 방지하는 방법.
QASA에서 신기한 일이 일어났다.
실험을 했다. 양자 컴퓨터에 일부러 잡음(오류)을 넣었다. 결과가 어떻게 됐을까.
잡음이 없을 때보다 성능이 오히려 올라갔다.
이유가 뭔가.
현실의 양자 컴퓨터는 완벽하지 않다. 항상 약간의 잡음이 있다. 이 잡음이 AI의 드롭아웃처럼 작동한 것이다. 학습 중에 약간의 방해를 줘서 오히려 더 강한 모델이 됐다.
약간의 장애물이 오히려 더 강하게 만들어준 것이다.
8부 — 계산 속도 혁신
마지막으로 QASA가 왜 빠른지 설명하자.
도서관 책 찾기 비유로 설명하자.
도서관에 책이 T권 있다.
일반 방법: 책을 하나씩 확인한다. T권이면 T×T번 비교해야 한다. 책이 두 배 늘면 시간이 네 배 늘어난다.
양자 방법(그로버 알고리즘): 모든 책을 동시에 들여다본다. 책이 두 배 늘어도 시간이 두 배만 늘어난다.
표로 보면 이렇다.
일반: 100번 비교
양자: 10번 비교
책이 100권:
일반: 10,000번 비교
양자: 100번 비교
책이 1,000권:
일반: 1,000,000번 비교
양자: 1,000번 비교
책이 많아질수록 차이가 엄청나게 벌어진다. QASA가 긴 문장을 처리할 때 이 효과가 나타난다.
전체를 한 번에 보자
공장 생산라인으로 전체를 정리하면 이렇다.
↓
1번 공정 (클래식 AI): 기본 처리
↓
2번 공정 (클래식 AI): 패턴 파악
↓
3번 공정 (클래식 AI): 관계 분석
↓
마지막 공정 (양자 AI, QASA):
- 데이터를 계속 재업로드하며 복잡한 패턴 추출
- 8개 큐비트를 원형으로 얽어 상호작용 파악
- 복잡한 데이터는 압축, 단순한 데이터는 통과
- 결과를 다시 클래식 형태로 변환
↓
최종 결과 출력
모든 공정을 양자로 바꾸지 않았다. 마지막 하나만 바꿨다. 그런데 전체 성능이 크게 올라갔다.
최종 정리
QASA를 네 문장으로 압축하면 이렇다.
첫째, 트랜스포머의 마지막 계층 하나만 양자로 바꾼다. 적게 쓰되 가장 중요한 곳에 쓴다.
둘째, 복잡한 데이터는 양자가 압축해서 핵심만 뽑아내고, 단순한 데이터는 클래식에 맡긴다. 상황에 따라 적응한다.
셋째, 양자 계층을 하나만 쓰기 때문에 바렌 플래토 함정을 피하고 학습이 제대로 된다.
넷째, 양자 컴퓨터의 자연스러운 잡음이 오히려 과적합을 막아주는 보너스 효과를 낸다.
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