Switch Transformer

개요

Switch Transformer는 Google Brain이 발표한 Sparse Mixture-of-Experts(MoE) 기반의 초대형 트랜스포머 모델로, 기존 Dense Transformer 구조의 연산 병목 문제를 해결하고 학습 효율성을 극대화하기 위해 설계되었다. 선택적으로 활성화되는 전문가(Experts) 레이어 구조와 Soft Routing을 사용해 연산량은 줄이고 성능은 유지하거나 개선하는 스케일 최적화 모델이다.

---

1. 개념 및 정의

Switch Transformer는 Transformer의 Feedforward 레이어를 수천 개의 전문가(Expert) 중 일부만 활성화하는 방식으로 대체한다. MoE 구조 중에서도 가장 단순하면서 효과적인 구조인 Switch Routing을 통해, 각 입력 토큰은 하나의 전문가만을 사용하게 된다.

구성 요소	설명
Experts	독립적으로 학습되는 여러 Feedforward 모듈
Router	입력 토큰을 가장 적합한 Expert로 매핑하는 경량화된 선택기
Top-1 Routing	입력당 하나의 전문가만 선택하여 연산 효율 최적화
Load Balancing Loss	전문가 간 균형을 유지하기 위한 추가 손실 항목

---

2. 특징

항목	Switch Transformer	GPT	T5
모델 구조	Sparse MoE	Dense	Dense
활성 노드 수	부분 선택(Top-1)	전체 레이어 사용	전체 레이어 사용
파라미터 스케일링	수천억~수조 파라미터 가능	수십억~수천억	수십억~수천억
연산 효율	매우 높음	낮음	중간

• 효율적 확장성: 파라미터 수를 늘리면서도 FLOPs는 유지 가능
• 전문가 간 분산 학습: 병렬 연산 구조에 적합
• 낮은 오버헤드 라우팅: 스위치 기반 경량화 구조로 실시간 처리 가능

---

3. 작동 메커니즘

단계	설명
입력 임베딩	입력 토큰을 벡터화하고 위치 정보를 추가
Router Score 계산	각 전문가에 대한 점수를 Softmax 형태로 계산
Top-1 선택	가장 높은 점수의 전문가 하나만 활성화
Expert Forward	선택된 전문가에서 Forward 수행
출력 합성	선택된 전문가의 출력을 다시 원래 토큰 위치로 복원

• Expert는 각자 학습되며, 하나의 샘플은 하나의 Expert만 거치기 때문에 병렬성이 높다.
• 라우터는 별도로 학습되며, 균형성 유지를 위한 penalty term이 존재한다.

---

4. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
연산 자원 최적화	활성 전문가 수를 제한	대규모 학습비용 절감
성능 유지 또는 향상	파라미터 수 증가로 표현력 증대	GPT 대비 동등 이상 성능 확인
학습 병렬화 용이	전문가 단위 분산 처리 가능	TPU/GPU 최적 활용 가능
탄력적 확장	모델 구조 확장에 유연	AI 시스템 설계 자유도 증가

---

5. 활용 사례 및 고려사항

사례	활용 방식	고려사항
자연어 생성	대규모 다국어 데이터로 예측 성능 향상	전문가 토큰 분포 불균형 방지 필요
코드 생성	구조적 데이터에서 토큰 분산 효과 극대화	코드 토큰 분산 정책 튜닝 필요
추천 모델 백엔드	유저-아이템 sparse 관계 표현	실시간 Latency 제어 전략 중요

• 전문가 수가 많을수록 불균형 문제가 발생할 수 있으므로 정규화 필수
• Routing Overhead에 따른 Latency 영향은 GPU 구조에 따라 다름

---

6. 결론

Switch Transformer는 '더 큰 모델, 더 작은 연산'이라는 목표를 현실화한 모델 아키텍처로, Sparse MoE 기반 확장성과 효율성을 모두 만족시키는 프레임워크이다. 자연어 처리, 코드 생성, 추천 시스템 등 다양한 고성능 AI 영역에서 대규모 모델 설계의 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다.