트랜스포머를 이을 AI 모델 구조, Mamba·RWKV·Hyena 무엇이 다를까?
GPT와 BERT 같은 대형 언어 모델의 기반이 된 트랜스포머(Transformer) 구조는
AI 모델 설계의 표준으로 자리 잡았습니다. 그러나 점점 증가하는 계산량과 시퀀스 길이의
제한으로 인해, 이를 대체할 새로운 아키텍처에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
Mamba, RWKV, Hyena는 이러한 대안으로 떠오르며, 각기 다른 원리와 장점,
적용 가능성을 보입니다. 본 글에서는 이 세 가지 구조를 비교 분석하여,
트랜스포머 이후 시대를 대비하는 흐름을 살펴보겠습니다.
트랜스포머의 한계와 대체 기술의 필요성
트랜스포머는 뛰어난 병렬 처리 성능과 표현력 덕분에 널리 사용되고 있지만,
시퀀스 길이가 길어질수록 연산 복잡도가 O(n²)로 증가하게 되어
메모리 사용과 처리 속도에서 비효율이 발생합니다.
수천 또는 수만 개의 토큰으로 이루어진 입력을 처리할 경우,
성능 저하가 두드러지고 GPU 자원 요구도 급증합니다.
이러한 한계를 해결하기 위해, 시퀀스 기반 처리와
장기 의존성 학습이 가능한 새로운 구조의 필요성이 제기되고 있습니다.
Mamba 구조의 핵심 개념
2023년 후반에 발표된 Mamba는 S4 계열의 상태공간 모델(SSM)을 기반으로 합니다.
“선택적 상태공간 모델(Selective State Space Model)”이라는 개념을 통해,
직접적인 self-attention 대신 연속적인 상태 업데이트를 활용하여
시퀀스를 처리합니다.
이 방식은 시계열, 생물학, 센서 데이터 등 장기 정보가 중요한 분야에 유리하며,
추론 속도가 빠르고 GPU 효율이 높다는 점에서 주목받고 있습니다.
RWKV의 원리와 특징
RWKV는 RNN과 트랜스포머의 장점을 결합한 구조입니다.
Receptance Weighted Key-Value라는 이름에서 알 수 있듯,
입력의 순서를 유지하면서도 병렬 처리가 가능하도록 설계되었습니다.
RNN의 시계열 처리 능력과 트랜스포머의 표현력을 동시에 활용하여,
긴 문맥도 적은 메모리로 효과적으로 처리할 수 있습니다.
오픈소스 커뮤니티를 중심으로 활발히 개발되고 있으며,
경량화된 LLM 설계에 적합하다는 평가를 받고 있습니다.
Hyena 구조의 혁신성
Hyena는 합성곱(Convolution)과 장거리 합성곱(Long Convolution)을 기반으로
self-attention 없이도 장기 의존성을 학습할 수 있도록 설계된 구조입니다.
FFT(Fast Fourier Transform)를 활용한 장거리 상호작용 처리 방식과
재귀 구조 덕분에, 매우 긴 시퀀스를 빠르게 계산할 수 있습니다.
특히 10만 개 이상의 토큰을 처리할 때도 성능 저하 없이 유지되는
강점을 지녀 Hyena만의 차별화된 경쟁력으로 평가받고 있습니다.
구조별 비교: 속도, 메모리, 활용도
| 구조명 | 추론 속도 | 메모리 효율 | 시퀀스 처리 | 실용성 |
| Mamba | 매우 빠름 | 높음 | 장기 의존성 강점 | 연구 및 산업에서 주목 |
| RWKV | 빠름 | 매우 높음 | 순차 데이터에 최적 | 경량 LLM에 적합 |
| Hyena | 빠름 | 중간 | 초장기 시퀀스 강점 | 고속 응용 시스템에 유리 |
세 구조는 모두 트랜스포머의 한계를 극복하기 위해 개발되었으며,
용도에 따라 선택 기준이 달라질 수 있습니다.
예를 들어 긴 텍스트 처리에는 Hyena,
범용 추론에는 Mamba,
저전력 경량화에는 RWKV가 더 적합할 수 있습니다.
대형 언어 모델로의 적용 가능성
Mamba와 RWKV는 이미 일부 LLM 설계에 실제 적용되고 있으며,
Hyena도 논문 기반으로 LLM 구조에 통합하는 실험이 활발히 진행 중입니다.
RWKV는 기존 LLM 훈련 방식과 잘 어울려 파인튜닝과 파라미터 최적화에서
효율성이 높다는 평가를 받고 있습니다.
Mamba는 100만 개 이상의 토큰을 끊김 없이 처리할 수 있어
초거대 AI 모델에 적합하다는 분석이 있습니다.
향후 전망과 개발 흐름
이들 구조는 오픈소스 커뮤니티와 학계를 중심으로 빠르게 확산되고 있으며,
구글, 메타, 오픈AI 등 주요 AI 기업들도 차세대 모델 설계에 참고하고 있습니다.
트랜스포머가 여전히 강력한 구조이지만, 계산 부담과 확장성 문제로 인해
Mamba, RWKV, Hyena 같은 대안 구조들이
다양한 분야에서 실전 적용될 가능성이 높아지고 있습니다.
특히 엣지 환경, 모바일, 실시간 처리 시스템에서의 활용이
강하게 주목받고 있습니다.
결론: 트랜스포머 이후 시대를 준비하라
트랜스포머는 AI 혁신을 주도해왔지만,
그 뒤를 잇는 새로운 구조들이 빠르게 성장하고 있습니다.
각 구조는 속도, 메모리 사용, 시퀀스 길이, 적용 분야 등에서
서로 다른 강점을 지니므로, AI 개발자와 조직은
상황에 맞는 최적의 구조를 선택하는 전략이 필요합니다.
이제 트랜스포머의 한계를 넘어서야 할 시점이며,
차세대 AI 혁신의 주역은 이미 모습을 드러내고 있습니다.