노타, EMNLP 논문 2편 채택...“MoE 양자화 난제 풀었다”

노타, EMNLP 논문 2편 채택...“MoE 양자화 난제 풀었다”

노타가 자연어 처리 분야의 국제학술대회 EMNLP 2026에서 두 편의 논문을 채택받아 눈길을 끌고 있다. 이들 연구는 AI 모델 최적화와 관련된 중요한 주제를 다루며, 특히 대형 언어 모델(LLM)에서의 전문가 혼합 모델(MoE) 양자화와 관련된 성능 저하 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다.

높은 채택률, 기술적 완성도 인정받아

EMNLP는 매년 세계에서 약 1만8000편의 연구 논문이 제출되는 대회로, 메인 컨퍼런스의 채택률은 약 15.4%에 불과하다. 이는 매우 높은 경쟁률을 의미하며, 노타의 두 논문이 이 prestigous한 자리에서 인정받았다는 것은 그만큼 기술적 완성도와 혁신성을 갖췄다는 것을 방증한다.

메인 컨퍼런스에서 채택된 논문은 MENDS-MoE 방법론을 소개하며, 양자화가 전문가 선택에 미치는 영향까지 다뤘다. 이 연구는 전문가들 간의 선택 경계를 보존하는 방식으로, 3종의 MoE 모델을 대상으로 한 4비트 및 3비트 양자화 실험을 통해 기존 기술 대비 높은 정확도와 우수한 성능을 기록했다. 이는 특히 대형 언어 모델의 효율성을 극대화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

OPERA: 양자화 후 성능 최적화의 새로운 전환점

파인딩스(Findings) 섹션에 채택된 또 다른 논문은 OPERA라는 방법론을 제안했다. OPERA는 모든 전문가 선택 변화를 일률적으로 보정하는 대신, 최종 답변에 실질적인 영향을 미치는 변화를 중심으로 최적화를 진행하는 방식이다. 이를 통해 양자화 과정에서 발생할 수 있는 성능 저하 문제를 해결하고, 전문가 선택의 품질을 유지하면서도 답변의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있다고 주장한다.

이러한 연구 결과는 AI 모델의 양자화에 있어 새로운 패러다임을 제시하며, 데이터센터 AI 인프라의 효율성을 높이는 데 중요한 기여를 할 것으로 보인다.

노타의 미래와 AI 인프라 최적화

노타는 ICML을 포함한 다양한 국내외 학회에서 50여 건의 연구 성과를 발표해왔다. 이들은 프루닝, 양자화, 모바일 엣지 AI, 생성 AI 등 폭넓은 분야에서의 연구를 포함하고 있다. 특히, 1조 개 이상의 매개변수를 가진 '큐원 3.8 맥스'를 엔비디아 B300 GPU 4장으로 구동할 수 있도록 한 성과는 기술력을 입증하는 좋은 사례다.

채명수 대표는 이번 성과에 대해 "AI 최적화 연구로 초거대 언어 모델과 데이터센터 AI 인프라의 효율을 높일 기반이 마련됐다"고 강조하며, 앞으로도 AI 인프라 도입의 효율성을 높이기 위한 최적화 기술을 지속적으로 발전시켜 나가겠다는 의지를 밝혔다.

이번 EMNLP 2026에서의 성과는 노타가 AI 기술 분야에서의 입지를 더욱 확고히 하는 중요한 계기가 될 것으로 기대된다. 앞으로도 AI 최적화 연구가 어떻게 발전해 나갈지 귀추가 주목된다.