구글 AI의 VaultGemma: 프라이버시를 지키는 초대형 오픈 모델의 등장

프라이버시와 AI의 딜레마

대규모 언어 모델(LLM)은 점점 더 강력해지고 있습니다. 하지만 그만큼 개인정보 유출, 민감한 데이터 재현과 같은 문제가 함께 따라옵니다. 특히 공개 가중치 모델(Open-weight LLM)의 경우, 학습 과정에서 사용된 문장이 그대로 출력될 수 있다는 연구 결과가 여러 차례 보고되었습니다.

이런 배경 속에서 구글 AI 리서치와 딥마인드가 발표한 VaultGemma 1B는 특별한 의미를 가집니다. 단순히 또 하나의 대형 언어 모델이 아니라, 프라이버시 보장을 핵심에 둔 최초의 대규모 오픈 모델이라는 점에서 새로운 방향성을 제시합니다.

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VaultGemma란 무엇인가?

VaultGemma는 10억(1B) 파라미터 규모의 디코더 전용 트랜스포머 모델입니다. 기존 Gemma 시리즈의 아키텍처를 기반으로 하지만, 차별적 프라이버시(Differential Privacy, DP)를 고려한 최적화가 적용되었습니다.

• 모델 규모: 26개 레이어, 10억 파라미터
• 활성화 함수: GeGLU, 피드포워드 차원 13,824
• 어텐션 방식: Multi-Query Attention (MQA), 최대 시퀀스 길이 1,024 토큰
• 정규화: Pre-norm 구조의 RMSNorm
• 토크나이저: SentencePiece, 25만 6천 개 어휘

특히 입력 시퀀스 길이를 1,024 토큰으로 줄여 연산 비용을 낮추고, DP 환경에서 더 큰 배치 학습이 가능하도록 설계했습니다.

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왜 차별적 프라이버시가 중요한가?

기존 LLM은 대규모 웹 데이터를 학습하면서 원하지 않는 개인 정보나 민감한 텍스트를 그대로 기억하는 문제가 있습니다. 이런 데이터는 공격자가 특정 프롬프트를 통해 그대로 불러낼 수 있습니다.

**차별적 프라이버시(DP)**는 개별 데이터가 모델 학습에 지나치게 영향을 주지 않도록 수학적으로 보장하는 방식입니다. VaultGemma의 가장 큰 차별점은 파인튜닝 단계가 아니라 사전학습(pretraining)부터 완전히 프라이버시를 적용했다는 점입니다. 이는 모델의 근본부터 안전성을 강화하는 접근입니다.

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훈련 데이터와 프라이버시 기법

VaultGemma는 Gemma 2와 동일하게 13조 토큰 규모의 데이터셋으로 학습했습니다. 데이터는 웹 문서, 코드, 과학 논문 등이 포함되며, 학습 전 다음과 같은 필터링 과정을 거쳤습니다.

• 민감하거나 안전하지 않은 콘텐츠 제거
• 개인정보 노출 최소화
• 평가 데이터 오염 방지

프라이버시 보장은 **DP-SGD(차별적 프라이버시 확률적 경사 하강법)**을 사용했습니다.

• 그래디언트 클리핑과 가우시안 노이즈 추가
• JAX Privacy 기반 구현
• 벡터화된 per-example clipping으로 병렬 효율 향상
• Poisson 샘플링과 그래디언트 누적을 통한 대규모 학습 지원

그 결과, VaultGemma는 (ε ≤ 2.0, δ ≤ 1.1e−10) 수준의 강력한 DP 보장을 달성했습니다.

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스케일링 법칙과 훈련 전략

프라이버시 제약이 있는 환경에서 대규모 모델을 학습하려면 새로운 접근이 필요합니다. VaultGemma 팀은 DP 전용 스케일링 법칙을 수립했습니다.

• 최적 학습률을 예측하기 위해 다항식 모델링 적용
• 체크포인트 의존도를 줄이는 손실값 추정 기법 개발
• 다양한 모델 크기와 노이즈 조건을 일반화할 수 있는 반(半)모수적 모델링 도입

훈련은 TPUv6e 칩 2048개에서 이루어졌으며, MegaScale XLA와 GSPMD 파티셔닝으로 분산 학습을 진행했습니다.

• 배치 크기: 약 51만 8천 토큰
• 학습 반복 횟수: 10만 스텝
• 노이즈 계수: 0.614

실제 손실값은 예측값과 1% 이내로 일치하여, 스케일링 법칙이 효과적임이 입증되었습니다.

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성능 비교: 프라이버시 vs. 유틸리티

VaultGemma는 프라이버시를 보장하는 대신, 최신 비프라이빗 모델보다는 낮은 성능을 보였습니다.

• ARC-C: 26.45 (Gemma-3 1B는 38.31)
• PIQA: 68.0 (GPT-2 1.5B는 70.51)
• TriviaQA (5-shot): 11.24 (Gemma-3 1B는 39.75)

즉, 성능은 현재 기준으로 5년 전 모델 수준에 머무르지만, 데이터 누출 테스트에서 단 하나의 훈련 데이터도 노출되지 않았다는 점이 결정적인 차별점입니다.

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VaultGemma 1B는 대규모 언어 모델도 강력한 프라이버시 보장을 전제로 학습될 수 있음을 입증했습니다. 비록 성능 격차는 존재하지만, “쓸 수 없는 모델”이 아니라 실제 응용 가능한 수준이라는 점이 의미가 있습니다.

향후 프라이버시 친화적 AI 모델 개발에 있어 VaultGemma는 중요한 출발점이 될 것입니다. 안전하면서도 신뢰할 수 있는 AI가 필요하다면, 이제 단순히 성능만이 아니라 프라이버시 보존 능력이 모델의 새로운 경쟁력이 될 것입니다.

https://www.marktechpost.com/2025/09/13/google-ai-releases-vaultgemma-the-largest-and-most-capable-open-model-1b-parameters-trained-from-scratch-with-differential-privacy/?fbclid=IwY2xjawM1mKNleHRuA2FlbQIxMQABHo9TJGLQL5mD8178u-gzMGxdHpr0yPYUlnam3Q7N6Kp9ib-qCD_l6JG5vKpC_aem_VCIh_aoQnRh45fZIOw6q0w

Google AI Releases VaultGemma: The Largest and Most Capable Open Model (1B-parameters) Trained from Scratch with Differential Pr