지푸 GLM-5, 혁신적인 ‘슬라임’과 ‘DSA’ 기술로 LLM 비용 절감과 AI 모델 성능 최적화를 이루다 ✨

최근 AI 기술 트렌드는 고성능 모델 개발과 동시에 효율적인 비용 구조를 확보하는 데 집중하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM) 시장에서 지푸 GLM-5는 이러한 요구사항을 충족하며 센세이션을 일으켰는데요. 이전 모델인 GLM-4 시리즈보다 무려 2배 증가한 7440억 개의 매개변수를 탑재했음에도 불구하고, 경쟁사 대비 획기적으로 낮은 GLM-5 API 비용을 제시하며 가성비 AI 모델 추천 목록에 당당히 이름을 올렸습니다. 과연 어떤 AI 모델 최적화 비결이 숨어 있을까요?

지푸 GLM-5, AI 모델 성능의 새로운 기준 제시

지푸 AI의 GLM-5는 매개변수를 확장하는 것이 AI 모델 성능을 끌어올리는 핵심이라는 것을 증명했습니다. GLM-4의 3550억 매개변수에서 7440억 매개변수로 대폭 확장되었으며, 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 통해 토큰당 400억 개의 매개변수가 활성화되는 구조를 갖추고 있습니다. 이는 기존 320억 개 활성보다 훨씬 늘어난 수치입니다.

이러한 매개변수 확장 덕분에 GLM-5는 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 인텔리전스 인덱스에서 앤트로픽(Anthropic), 오픈AI(OpenAI)에 이어 세계 3위를 기록했습니다. GLM-4.5의 10위에서 7계단이나 뛰어오른 결과이며, 점수는 42점에서 50점으로 약 19% 상승했습니다. 특히 주목할 점은 LLM의 고질적인 문제인 환각(Hallucination)률을 이전 모델의 90%에서 34%까지 획기적으로 낮췄다는 것입니다. 이는 GLM-5 환각률 개선을 통해 모델의 신뢰도를 크게 향상시켰음을 의미합니다.

혁신적인 학습 효율, ‘슬라임(Slime)’의 비밀

GLM-5의 성능 향상을 가능하게 한 첫 번째 핵심 지푸 AI 기술은 바로 자체 개발한 ‘슬라임(Slime)’이라는 강화 학습(RL) 시스템입니다. 기존의 동기식 RL은 모델이 데이터를 생성하고 학습하는 과정이 순차적으로 진행되어, 특정 작업이 지연되면 전체 프로세스가 멈추는 ‘롱테일 병목 현상’이 심했습니다. 즉, 학습에 필요한 데이터를 모두 모을 때까지 모델이 기다려야 하는 비효율이 발생했죠.

하지만 슬라임은 이러한 문제를 해결하기 위한 비동기 RL 인프라입니다. 데이터 궤적(Trajectory) 생성을 독립적으로 분리하여 여러 에이전트가 동시에 데이터를 생성하고, 그 결과만 모델에 전달하는 방식입니다. 이를 통해 모델은 모든 과정이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이, 쌓이는 결과물을 즉시 처리하며 학습을 계속할 수 있습니다. 지푸는 이 기술로 대기 시간을 90%까지 줄였고, 복잡한 에이전트 작업에 대한 반복 주기를 크게 단축했다고 설명했습니다.

또한 슬라임은 APRIL(Active Partial Rollouts)이라는 최적화 기술을 통합하여 효율성을 극대화했습니다. 합성 데이터가 잘못된 경우, 프로세스를 중간에 중단하고 다시 시작하여 불필요한 연산을 줄이는 방식입니다. 이러한 구조는 메가트론-LM 기반의 ‘학습 모듈’, SGLang을 활용한 ‘배포 모듈’, 그리고 생성된 데이터를 저장하고 즉시 공급하는 ‘버퍼 모듈’이라는 세 부분으로 구성되어 각자의 역할을 전문적으로 수행하며 데이터 처리량을 크게 늘렸습니다. 바로 이것이 지푸 AI 슬라임이란 혁신적인 시스템의 핵심 원리입니다. 🚀

장문 처리 비용 혁명, ‘DSA(DeepSeek Sparse Attention)’

GLM-5는 무려 20만 단어에 달하는 방대한 정보를 한 번에 처리할 수 있는 긴 컨텍스트 윈도우를 자랑합니다. 하지만 입력 정보가 많아질수록 계산 비용은 기하급수적으로 증가하는 것이 일반적이죠. 이 문제를 해결하기 위해 지푸는 DSA(DeepSeek Sparse Attention), 즉 딥시크(DeepSeek)가 개발한 Sparse Attention 기술을 활용했습니다.

이 기술의 핵심은 모든 단어를 꼼꼼히 읽는 대신, 질문과 관련 있는 핵심 정보만 선별하여 집중하는 방식입니다. 기존처럼 토큰 생성 중 앞서 모든 정보를 다시 연산에 포함하는 대신, 핵심 정보만 빠르게 훑어내는 방식으로 계산 복잡도를 낮춥니다. 이를 통해 긴 문서를 처리할 때 발생하는 서버 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 이는 DSA 기술 설명의 핵심이자, 슬라임 DSA 원리가 결합되어 시너지를 내는 중요한 부분입니다.

결론적으로, 슬라임을 통해 학습 기간과 비용을 크게 줄이면서도 매개변수를 대폭 강화할 수 있었고, DSA로 서비스 운영 비용까지 효과적으로 낮출 수 있었습니다. 이는 LLM 비용 절감의 새로운 지평을 열었다고 평가할 수 있습니다. 💸

GLM-5, LLM 비용 절감과 가성비 AI 모델의 미래를 열다

지푸는 GLM-5의 특징 중 하나로 확장성을 강조하며 “인공 일반 지능(AGI)의 효율성을 향상하는 가장 중요한 요소 중 하나”라고 밝혔습니다. 실제로 GLM-5의 파격적인 GLM-5 API 비용은 AI 솔루션 가격 경쟁의 새로운 기준을 제시하며 시장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 100만 입력 토큰당 약 0.80달러, 출력 토큰당 약 2.56달러는 클로드 오퍼스 4.6과 같은 경쟁 제품보다 입력은 6배, 출력은 10배나 저렴한 수준입니다.

이러한 가성비 AI 모델 추천은 기업과 개발자들이 고성능 대규모 언어 모델을 보다 부담 없이 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 복잡한 시스템 엔지니어링 및 장기적인 에이전트 작업에 최적화된 GLM-5는 다양한 산업 분야에서 성능 좋은 AI 모델로서의 활용 가능성을 높이고 있습니다. 이는 최신 AI 기술 트렌드를 선도하며, 인공지능과 딥러닝 분야의 발전을 가속화할 것입니다.

결론: 지푸 GLM-5의 성공 요약

지푸 GLM-5는 단순히 매개변수만 늘린 것이 아니라, 혁신적인 기술을 통해 성능과 비용 효율성이라는 두 마리 토끼를 모두 잡는 데 성공했습니다. 그 핵심 성공 요인은 다음과 같습니다.

• ‘슬라임’ 강화 학습 시스템: 비동기 인프라와 APRIL 최적화를 통해 학습 처리량과 효율성을 획기적으로 개선하고 90%의 대기 시간 단축을 이루었습니다.
• ‘DSA(DeepSeek Sparse Attention)’ 기술: 20만 단어 컨텍스트 처리 시 핵심 정보에만 집중하여 계산 복잡도를 낮추고 서버 비용을 대폭 절감했습니다.
• 매개변수 확장과 성능 향상: 7440억 매개변수로 확장하며 세계 3위 성능과 34%의 낮은 환각률을 달성, AI 모델 성능의 새로운 기준을 제시했습니다.
• 파격적인 API 비용: 경쟁사 대비 6~10배 저렴한 GLM-5 API 비용으로 LLM 비용 절감을 실현하며 시장의 접근성을 높였습니다.

GLM-5는 AI 최적화 방법에 대한 새로운 방향을 제시하며, 고성능 AI 모델이 더 많은 사용자와 기업에게 도달할 수 있는 길을 열었습니다. 앞으로 대규모 언어 모델이 어떻게 진화할지 지켜보는 것이 정말 기대됩니다. 여러분의 생각은 어떠신가요? 댓글로 자유롭게 의견을 나눠주세요! 👇

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