블랙박스 LLM의 크기를 재는 법

한 줄 요약

비공개 LLM의 모델 크기를 모델이 기억하는 희귀한 사실들을 바탕으로 추정하는 방법론입니다.

핵심 내용

• 모델이 훈련 데이터에서 기억하는 희귀한 사실을 활용 (예: 특정 인물의 생년월일, 역사 사건)

• 모델의 훈련 데이터 규모와 학습 곡선을 통해 모델 크기를 역산

• OpenAI GPT, Claude, Gemini 같은 비공개 모델들의 파라미터 수 추정 가능

• 기억력은 모델 크기와 높은 상관관계

왜 중요한가

비공개 LLM의 실제 크기와 훈련 데이터 규모는 기술 담당자들이 모델 성능을 정확히 예측하고 비용을 산정하는 데 중요합니다. 독립적으로 모델 크기를 추정할 수 있는 방법론은 투자자, 개발자, 보안 연구자들에게 유용합니다.

참조한 것 · 가져온 것

• 원문: https://blog.trillionlabs.co/posts/estimating-closed-source-llm-parameters/

• GeekNews: https://news.hada.io/topic?id=32977