LLaDA: 기존 LLM에 패러다임을 더하다.

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최근 인공지능(AI) 분야에서는 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 급속도로 발전하고 있습니다. 하지만 이런 모델들은 많은 데이터를 필요로 하고, 훈련 비용이 매우 높다는 문제가 있습니다.
이를 해결하기 위해 등장한 기술 중 하나가 바로 LLaDA(Large Language Diffusion with Masking)입니다.

이 글에서는 LLaDA가 무엇인지, 기존 모델들과 어떻게 다른지, 어떤 장점이 있는지를 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해보겠습니다.

확산 모델

LLaDA를 이해하려면 먼저 확산 모델(Diffusion Model)이 무엇인지 알아야 합니다.

확산모델은 2025년 수능 국어 지문으로 등장해서 화제가 되기도 했었는데요.

기본개념

확산 모델은 원래 이미지 생성 분야에서 주로 사용되던 기술로, AI가 점진적으로 데이터를 생성하는 방식입니다.

확산 모델은 노이즈를 점진적으로 제거하면서 원래의 데이터를 복원하는 방식을 사용합니다.

확산모델의 기본적인 프로세스는 아래와 같습니다.

1. 처음에는 랜덤한 노이즈(무작위 데이터)에서 시작

2. 점진적으로 패턴을 찾아가며 노이즈를 줄여감

3. 결국 의미 있는 데이터를 생성

이미지 생성에서의 확산 모델

예를 들어, DALL·E나 Stable Diffusion 같은 이미지 생성 AI는 처음에는 완전히 무작위의 점들(노이즈)에서 시작하여, 점점 더 선명한 이미지를 만들어 나갑니다.

LLaDA란?

LLaDA는 Large Language Diffusion with Masking의 약자로, "대형 언어 확산 모델과 마스킹 기법을 결합한 기술"이라고 할 수 있습니다.

기본 개념은 텍스트 생성을 이미지 생성 기술인 Diffusion Model(확산 모델)과 결합하여 더욱 정교하고 효율적인 언어 모델을 만드는 것입니다. 여기서 핵심은 마스킹(Masking) 기법을 활용하여 모델이 불필요한 부분을 학습하지 않고, 더 중요한 정보에 집중할 수 있도록 한다는 점입니다.

LLaDA의 작동원리

마스킹(Masking)

LLaDA는 처음부터 문장을 완성하는 것이 아니라, 일부 단어를 마스킹(숨김 처리)한 후, 점진적으로 채워가는 방식을 사용합니다.

원래 문장: 오늘은 날씨가 정말 좋네요.
초기 입력: 오늘은 [MASK] 정말 좋네요.
결과 출력: 오늘은 날씨가 정말 좋네요.

마스킹된 부분을 채워 넣으면서 문장의 흐름을 자연스럽게 만들어냅니다. 이렇게 하면 모델이 중요한 단어들을 더 집중적으로 학습할 수 있습니다.

확산 모델(Diffusion Model) 적용

마스킹이 완료된 후, 확산 모델을 적용하여 문장을 점차적으로 자연스럽게 만들어갑니다.
이미지 확산 모델이 노이즈를 점진적으로 줄이면서 선명한 이미지를 만드는 것처럼, LLaDA는 불완전한 문장을 점진적으로 완성해나갑니다

효율적인 학습

기존 LLM처럼 무작위로 모든 데이터를 학습하는 것이 아니라, 핵심 정보부터 점진적으로 확장하는 방식이기 때문에 더 적은 데이터와 연산량으로도 고품질의 결과를 얻을 수 있습니다.

기존 언어 모델(LLM)과 LLaDA의 차이점

기존 LLM(예: GPT, Gemini)의 방식

기존의 대형 언어 모델은 보통 Transformer 아키텍처를 사용합니다. 텍스트 데이터를 입력받아 점진적으로 다음 단어를 예측하면서 문장을 생성하는 방식이죠.

하지만 이런 방식에는 몇 가지 한계가 있습니다:

고비용 문제: 모델을 학습하는 데 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
비효율적인 학습: 모든 단어를 하나씩 예측하면서 학습하기 때문에 시간이 오래 걸립니다.
노이즈 문제: 필요 없는 정보까지 학습하게 되어, 생성된 문장이 비효율적일 수 있습니다.

LLaDA의 방식

LLaDA는 이런 문제를 해결하기 위해, 기존 텍스트 생성 방식을 이미지 생성 모델에서 사용하는 확산 모델(Diffusion Model)과 결합했습니다.

기존 확산 모델은 이미지의 노이즈를 점차 제거하면서 선명한 이미지를 만들어내는 방식을 언어 모델에 적용하여, 처음에는 문장의 중요한 핵심 정보만 남겨두고, 점차적으로 문장을 완성하는 방식입니다.

또한 마스킹(Masking) 기법을 활용하여 불필요한 정보는 제거하고, 중요한 정보만 학습하도록 최적화했습니다

성능은요?

벤치마크 성능에 따르면 LLaDA는 타사 LLM과 비교해도 우수한 성능을 보여주고있습니다. 특히 Instruction Following 즉, 프롬프트를 얼마나 이해하고 응답하느냐에 대한 능력에서 유의미한 성능을 보여주고있습니다.

참고사이트

https://arxiv.org/html/2502.09992v2

https://jaehoon-daddy.tistory.com/89