Open Diffusion Language Model - Dream 7B가 보여주는 새로운 언어 모델의 진화

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언어모델의 한계를 뛰어넘는 새로운 접근

지금까지 대부분의 대형 언어모델(LLM)은 왼쪽에서 오른쪽으로 단어를 예측해 나가는 자동회귀(Autoregressive) 방식에 기반해 왔다. 이 방식은 간결하고 효과적이지만, 긴 문맥을 유지하거나 복잡한 계획을 세워야 하는 과제에서는 명확한 한계가 존재한다. 특히, 긴 텍스트에서 문맥 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪고, 단어를 하나씩 순차적으로 예측해야 하므로 처리 속도가 느려지는 문제가 있다.
이러한 한계를 극복하고자 최근에는 디퓨전(Diffusion) 방식의 언어모델이 등장하고 있다. 이미지 생성 AI에서 익숙한 디퓨전 방식을 언어 생성에 적용한 대표적인 사례가 바로 Dream 7B다. 이 모델은 기존 자동회귀 방식의 한계를 뛰어넘는 성능과 구조를 갖추고 있으며, 공개된 오픈소스 모델 중에서도 주목할 만한 성과를 보여주고 있다.
이 글에서는 Dream 7B가 어떤 모델인지, 기존 방식과 어떤 점에서 다른지, 그리고 실제 성능과 기술적 특징은 무엇인지 자세히 정리한다.

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기존 언어모델의 한계: 자동회귀 방식의 문제점

기존의 언어모델은 입력된 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 처리하며 다음 단어를 예측하는 자동회귀 방식으로 동작한다. 이 방식은 간단하고 구현이 용이하다는 장점이 있지만, 다음과 같은 제한이 있다.

• 문맥 처리 범위가 제한되어 있어 장문의 문장이나 문서에서 전체적인 의미를 정확히 파악하기 어렵다.
• 수학적 추론, 계획 수립 등 복잡한 문제 해결 능력이 떨어진다.
• 문장을 구성할 때 단어 하나하나를 순서대로 생성해야 하므로 처리 속도가 느리다.

이러한 한계는 실제 언어 응용 분야에서 제약으로 작용하며, 특히 창의적인 생성, 다단계 계획, 코드 생성 등 고차원적 작업에서 성능 저하로 이어진다.

Dream 7B란 무엇인가: 디퓨전 기반 언어모델

Dream 7B는 홍콩대학교와 화웨이 Noah’s Ark Lab이 공동 개발한 디퓨전 기반의 대형 언어모델이다. 기존 자동회귀 모델의 단점을 보완하기 위해 디퓨전 모델이 가진 병렬 처리 능력과 양방향 문맥 활용 가능성을 도입했다.

디퓨전 모델의 원리

디퓨전 모델은 처음에 노이즈가 섞인 데이터에서 시작하여 점차 원래의 문장으로 복원하는 과정을 통해 텍스트를 생성한다. 기존의 이미지 생성 AI에서도 유사한 방식이 사용되었으며, Dream 7B는 이를 텍스트 생성에 성공적으로 적용한 모델이다.
기존 방식이 단어를 하나씩 순차적으로 생성한다면, 디퓨전 방식은 전체 문장을 한 번에 복원하는 병렬적인 접근이 가능하다. 이로 인해 처리 속도는 빠르면서도 문맥적 일관성과 정밀도가 높아진다.

Dream 7B의 주요 특징 및 기술적 강점

1. 양방향 문맥 처리

Dream 7B는 문장의 앞뒤를 동시에 고려해 문맥을 이해하고 문장을 생성할 수 있다. 기존의 좌우 한 방향 처리 방식과 달리, 전체 문맥을 통합적으로 분석해 보다 자연스럽고 정확한 텍스트 생성이 가능하다.

2. 비순차적 텍스트 생성

디퓨전 기반 모델은 단어를 특정 순서에 따라 생성할 필요 없이, 문장의 어느 부분이든 자유롭게 생성하거나 보완할 수 있다. 이는 문장 중간 삽입, 부분 보완, 특정 구조를 유지한 생성 등 다양한 응용에 유리하다.

3. 향상된 계획 수립 및 문제 해결 능력

Dream 7B는 수학 문제나 퍼즐처럼 다단계 추론이 필요한 과제에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보인다. 이는 디퓨전 방식이 복잡한 조건을 동시에 고려하면서도 전체 문맥을 유지할 수 있기 때문이다.

4. 동적 노이즈 제어 메커니즘

Dream 7B는 문맥에 따라 각 단어에 적용하는 노이즈 수준을 조절하는 ‘문맥 적응형 토큰 단위 노이즈 재조정(Context-Adaptive Token-Level Noise Rescheduling)’ 기능을 제공한다. 기존 방식이 전체 문장에 동일한 노이즈를 적용하는 반면, 이 방식은 더 정교한 학습과 예측을 가능하게 한다.

기술 구조 및 학습 방식

Dream 7B는 ‘재파라미터화 이산 디퓨전 모델(Reparameterized Discrete Diffusion Model, RDM)’을 기반으로 설계되었다. 이는 기존 디퓨전 방식보다 학습을 단순화하고, 더 유연한 샘플링 방식을 허용한다.
또한 Dream 7B는 기존 자동회귀 모델인 Qwen2.5 7B의 학습 가중치를 초기값으로 활용해 학습 시간과 비용을 절감했다. 기존 모델에서 습득한 지식을 효과적으로 이전하면서, 디퓨전 방식의 학습을 가속화할 수 있도록 학습률 등 세부 파라미터를 정교하게 조정했다.

Dream 7B의 성능 비교

Dream 7B는 기존의 LLaMA3 8B, Qwen2.5 7B 등과 비교해 일반 언어 과제, 수학 문제 풀이, 코드 생성에서 동등하거나 그 이상의 성능을 보였다.
특히, 복잡한 계획 수립이 필요한 퍼즐 문제(Countdown, Sudoku 등)에서는 같은 크기의 모델들보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘했다. 이는 디퓨전 방식이 단순한 언어 이해를 넘어 고차원적 사고 능력까지 확장 가능하다는 점을 보여주는 사례다.

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Dream 7B는 단순한 실험적 모델이 아니라, 기존 언어모델의 구조적 한계를 넘어서는 실질적 대안으로서 의미를 갖는다. 디퓨전 기반 언어모델은 처리 속도, 문맥 일관성, 복잡한 계획 수립 능력 등 여러 면에서 기존 방식보다 우수한 가능성을 보여주고 있다.
앞으로 자율 에이전트, 복잡한 언어 처리, 의사결정 시스템 등 다양한 분야에서 디퓨전 방식의 언어모델이 핵심 기술로 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다. Dream 7B는 이러한 전환점에서 주목해야 할 모델이며, 그 기술적 실험과 성과는 차세대 언어 AI의 방향성을 제시하고 있다.
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Dream 7B | HKU NLP Group