LLM 아키텍처 혁신의 핵심은 ‘어텐션 효율화’에 있다

Sebastian Raschka · ML 연구자, 저자 (Python ML, LLM From Scratch) · 2026.05.04 ~ 05.24 큐레이션

최근 LLM(거대 언어 모델) 아키텍처 경쟁이 어텐션(Attention) 메커니즘의 효율화를 중심으로 빠르게 전개되고 있어요. Gemma 4부터 DeepSeek V4까지, 주요 오픈웨이트 모델들이 저마다 독특한 구조적 실험을 내놓으며 ‘더 긴 문맥을 더 적은 비용으로’라는 목표를 향해 수렴하는 양상입니다.

최신 LLM 구조의 공통 흐름: 어텐션을 줄이고 처리량을 높여라

New article: a visual tour of recent LLM architecture advances, from Gemma 4 to DeepSeek V4. I focus on long-context efficiency tweaks like KV sharing, per-layer embeddings, layer-wise attention budgets, compressed attention, and mHC.

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Sebastian Raschka가 직접 작성한 아티클에서는 KV 공유, 레이어별 임베딩, 압축 어텐션 등 긴 문맥 처리를 위한 효율화 기법들을 시각적으로 정리했어요. 단순한 성능 비교를 넘어, 각 모델이 왜 그런 구조적 선택을 했는지 동기까지 짚어줍니다. Cmd-A 기술 보고서에서 언급된 병렬 블록 설계처럼, 성능은 유지하면서 처리량을 크게 높이는 방향이 대세로 자리 잡고 있어요.^[4]

어텐션 수정 방식 중에서도 주목할 만한 접근이 있어요. 훈련 대부분의 과정에서 변형된 어텐션을 사용하다가 마지막에 표준 어텐션으로 전환해도 전체 어텐션을 쓴 것과 거의 동일한 성능을 회복할 수 있다는 연구 결과인데요.

What I like about this is that it is a relatively low-commitment attention modification. I.e., one can use it during most of training, switch back to vanilla attention near the end, and recover roughly the same modeling performance as if full attention had been used the whole time.

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이 논문이 흥미로운 이유는 ‘되돌릴 수 있는 유연성’ 때문이에요. 어텐션 구조 실험의 리스크를 크게 낮춰주는 접근으로, 연구자들에게 실질적인 선택지를 열어준다는 점에서 의미가 있어요.

처음부터 구현하는 것이 주는 통찰, 그리고 DeepSeek의 위치

Added a DeepSeek Sparse Attention (DSA) from-scratch implementation to my LLMs-from-scratch repo thanks to an awesome new reader contrib. With motivation, overview, and GPT-style model reference implementation as standalone example code.

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LLMs-from-scratch 저장소에 DeepSeek 희소 어텐션(Sparse Attention) 구현이 추가됐어요. 독자 기여로 완성된 이 예제는 동기 설명부터 GPT 스타일 참조 구현까지 포함해, 개념을 코드로 직접 확인하고 싶은 사람에게 유용한 자료예요. 처음부터 구현해 보는 것이 아키텍처를 깊이 이해하는 가장 확실한 방법이라는 그의 철학이 잘 드러나는 사례이기도 해요.^[5]

한편 DeepSeek는 여전히 활성 파라미터 비율(active-parameter ratio) 면에서 독보적인 위치를 유지하고 있어요.^[6] Gated DeltaNet-2처럼 하이브리드 어텐션 구조도 빠르게 진화하는 상황에서, 어떤 구조적 선택이 다음 세대 모델의 표준이 될지를 꼼꼼하게 추적하는 그의 시선이 이 시기 특히 가치 있어 보여요.

📚 출처 (Sources)

1. [1]@rasbt on 𝕏 · 2026-05-16 — “New article: a visual tour of recent LLM architecture advances, from Gemma 4 to DeepSeek V…”
2. [2]@rasbt on 𝕏 · 2026-05-13 — “Interesting paper. What I like about this is that it is a relatively low-commitment attent…”
3. [3]@rasbt on 𝕏 · 2026-05-23 — “Added a DeepSeek Sparse Attention (DSA) from-scratch implementation to my LLMs-from-scratc…”
4. [4]@rasbt on 𝕏 · 2026-05-20 — “It’s been *almost* a bit quiet around LLM architecture releases in the past two weeks 😅

   I…”

5. [5]@rasbt on 𝕏 · 2026-05-13 — “A little talk on what we can learn from implementing LLM architectures from scratch in Pyt…”
6. [6]@rasbt on 𝕏 · 2026-05-14 — “Meta observation: DeepSeek is still king of the active-parameter ratio”

본 글은 Sebastian Raschka(@rasbt)이(가) 지난 14일간 X(트위터)에 올린 게시물 중 6건을 인용해
Claude(Anthropic)가 한국어로 큐레이션·해설한 것입니다. 원문 저작권은 작성자에게 있으며,
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