Trillion 7B Technical Report

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"영어로는 잘 되는 대형 언어 모델이, 우리말(한국어)이나 일본어, 기타 저자원 언어에서도 똑같이 똑똑하게 동작할 수 없을까?"
"수십억 개의 토큰을 영어에만 쏟지 않고, 적은 데이터로도 우리말에 최적화된 LLM을 만들 수는 없을까?"
 

Trillion-7B는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 다국어 LLM들이 대부분 방대한 다국어 데이터 투입에 초점을 맞춘 것과는 달리, Trillion-7B는 효율적인 크로스-링구얼(교차언어) 지식 전이와 토큰 효율성을 지향합니다.

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "한국어 성능이 좋은 LLM" 수준을 넘어서, Cross-lingual Document Attention (XLDA)라는 새로운 메커니즘 안에서 사용자의 언어별 일관성과 효율적 지식 이전에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 영어에서 잘 배운 지식을 한국어, 일본어 등 저자원 언어로 효과적으로 이전해주고, 전체 학습 토큰의 10%만을 다국어에 할당하면서도 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다. 이제 진짜로 '언어 장벽을 허무는 LLM'이 나타난 거죠.

✅ 어떻게 작동하나요? – Trillion-7B의 핵심 아이디어

Trillion-7B가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "Cross-lingual Document Attention (XLDA)"입니다. XLDA는 하나의 배치(batch) 안에 영어와 타겟 언어(예: 한국어, 일본어) 문서를 전략적으로 함께 넣고, 어텐션 마스킹을 통해 서로의 정보를 효과적으로 공유하도록 설계된 메커니즘입니다. 즉, 영어에서 학습한 지식을 자연스럽게 한국어로 '코드 스위칭'하듯 이전할 수 있게 해줍니다.
 

이러한 XLDA는 실제로 전략적 배치 레벨 문서 패킹과 선택적 어텐션 마스킹으로 구현되며, 이를 통해 적은 다국어 데이터로도 강력한 언어 간 지식 이전과 일관성을 확보하는 게 Trillion-7B의 강점입니다.

이 모델은 총 2단계의 프리트레이닝 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 1단계: 대규모 언어별 데이터 프리트레이닝 – 영어와 타겟 언어(한국어, 일본어 등) 데이터를 혼합해, XLDA 메커니즘을 적용하며 대규모로 사전학습합니다.
• 2단계: 언어별 미세 조정(Refinement) – 각 언어별로 추가적인 데이터 필터링과 토크나이저 최적화를 통해, 실제 사용 환경에 맞는 성능을 끌어올립니다.

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

Trillion-7B의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

1. Cross-lingual Document Attention (XLDA)
이는 영어와 타겟 언어 문서를 한 배치에 넣고, 어텐션 마스크를 통해 서로의 정보를 선택적으로 공유하도록 하는 메커니즘입니다. 기존의 단순 다국어 혼합 방식과 달리, XLDA는 언어 간 지식 전이를 극대화하면서도 각 언어의 고유성을 유지합니다. 특히, 배치 내 문서 패킹과 어텐션 마스킹을 조합하여, 적은 토큰으로도 뛰어난 성능을 달성했습니다.

2. 토큰 효율적 멀티링구얼 트레이닝
Trillion-7B는 전체 2조(2T) 학습 토큰 중 10%만을 다국어(220B 미만, 한국어는 180B 미만)에 할당하면서도, 기존 한국어 특화 LLM과 동등하거나 더 나은 성능을 보여줍니다. 이를 위해 데이터 믹스 최적화, 언어별 데이터 필터링, 맞춤형 토크나이저 설계 등 다양한 기법을 도입했습니다. 실제로, 적은 자원으로도 효율적인 멀티링구얼 LLM을 만들 수 있음을 입증했습니다.

3. 언어 일관성 및 확장성
마지막으로 주목할 만한 점은 언어별 일관성과 확장성입니다. Trillion-7B는 영어, 한국어, 일본어 등 다양한 언어에서 일관된 성능을 보이며, 추가적인 언어 확장도 용이합니다. 특히, XLDA 메커니즘 덕분에 새로운 언어 추가 시에도 기존 성능 저하 없이 빠르게 적응할 수 있습니다.

✅ 실험 결과와 성능 분석

Trillion-7B의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

1. 한국어 벤치마크(KorQuAD 등) 성능
한국어 QA, 자연어 이해 등 주요 벤치마크에서 기존 한국어 특화 LLM과 동등하거나 더 나은 성능(예: KorQuAD에서 80점대 후반~90점대 초반 F1)을 달성했습니다. 이는 기존 영어 중심 LLM 대비 현저히 높은 수준입니다. 특히, XLDA 적용 시 한국어-영어 간 일관성도 크게 향상되었습니다.

2. 다국어 벤치마크(XQuAD, MMLU 등)에서의 결과
다국어 QA 및 추론 벤치마크에서 Trillion-7B는 영어, 한국어, 일본어 모두에서 고른 성능을 보였으며, 기존 LLM 대비 언어별 편차가 적었습니다. 특히, 영어 성능 저하 없이 타 언어 성능을 크게 끌어올린 점이 인상적입니다.

3. 실제 응용 시나리오(챗봇, 문서 요약 등)에서의 평가
실제 한국어 챗봇, 문서 요약, 번역 등 다양한 실용 환경에서 테스트한 결과, 자연스러운 응답과 높은 언어 일관성을 보였습니다. 다만, 일부 드문 표현이나 특수 도메인에서는 여전히 추가적인 데이터 보강이 필요함이 드러났습니다.

이러한 실험 결과들은 Trillion-7B가 "적은 토큰으로도 강력한 다국어 LLM"이라는 목표를 효과적으로 실현했음을 보여줍니다. 특히, XLDA 기반의 지식 전이와 토큰 효율성은 향후 다양한 언어권 LLM 개발에 중요한 시사점을 제공합니다.

✅ 성능은 어떨까요?

Trillion-7B는 KorQuAD와 XQuAD라는 첨단 벤치마크에서 각각 약 89.1, 75.2라는 점수를 기록했습니다. 이는 KoAlpaca, Polyglot-Ko 등 기존 한국어 특화 LLM 수준의 성능입니다.

실제로 챗봇, 문서 요약, 질의응답 등 실제 사용 시나리오, 특히 한국어-영어 혼합 질의에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "특수 도메인 지식"이나 드문 표현 영역에서는 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

Trillion-7B는 단지 새로운 모델이 아니라, "적은 데이터로도 고품질 다국어 LLM을 만드는 효율적 패러다임"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 언어 확장성, 예를 들면 동남아 언어, 저자원 언어까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 챗봇 및 대화형 AI: 한국어, 일본어 등 다양한 언어로 자연스럽게 대화하는 AI 서비스에 바로 적용할 수 있습니다.
• 문서 요약 및 번역: 다국어 문서 요약, 번역, 질의응답 등 실무 자동화에 활용할 수 있습니다.
• 특정 도메인 언어 모델 파인튜닝: 의료, 법률 등 특수 도메인에 맞춘 언어 모델로 추가 파인튜닝이 용이합니다.

이러한 미래가 Trillion-7B로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

Trillion-7B에 입문하려면, 기본적인 파이썬 기반 딥러닝 프레임워크(PyTorch 등)과 트랜스포머 모델 구조에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 Hugging Face에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 모델 다운로드 및 간단한 테스트부터 시작할 수 있습니다. 실제로 inference 파이프라인을 돌려보며, 한국어/영어 입력에 대한 반응을 직접 확인해보는 것이 가장 빠른 학습 방법입니다.

실무에 적용하고 싶다면?
자신의 데이터셋(예: 도메인별 Q&A, 문서 등)을 확보하고, 다양한 언어별 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 파인튜닝 및 평가하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 데이터 클리닝, 토크나이저 커스터마이징 등도 병행되어야 합니다.

✅ 마치며

Trillion-7B는 단순한 기술적 진보를 넘어, 저자원 언어 AI의 대중화와 언어 장벽 해소를 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 글로벌 AI 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

우리는 지금 다국어 LLM 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Trillion-7B는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

▶ 논문 원문 보러가기

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

Meteor CNEOS 2014-01-08 has nothing to do with Planet 9
- 논문 설명: 가상의 9번 행성(Planet 9, P9)에서의 중력 슬링샷이 유난히 큰 속도를 가진 유성 CNEOS 2014-01-08을 설명할 수 있다는 제안이 있었습니다.
- 저자: Sigurd Naess
- 발행일: 2025-04-23
- PDF: 링크

Generalized Neighborhood Attention: Multi-dimensional Sparse Attention at the Speed of Light
- 논문 설명: Neighborhood Attention과 같은 많은 희소 주의 메커니즘은 일반적으로 자기 주의 기준선에 비해 일관되게 속도 향상을 제공하지 못했습니다.
- 저자: Ali Hassani, Fengzhe Zhou, Aditya Kane, Jiannan Huang, Chieh-Yun Chen, Min Shi, Steven Walton, Markus Hoehnerbach, Vijay Thakkar, Michael Isaev, Qinsheng Zhang, Bing Xu, Haicheng Wu, Wen-mei Hwu, Ming-Yu Liu, Humphrey Shi
- 발행일: 2025-04-23
- PDF: 링크

A LOFAR-style reconstruction of cosmic-ray air showers with SKA-Low
- 논문 설명: 우주선 공기 샤워 탐지는 스퀘어 킬로미터 배열(SKA) 라디오 망원경의 저주파 부분을 사용하여 이루어질 것으로 예상되며, 이는 $10^{16}$에서 $10^{18}$ eV 사이의 우주선 입자 구성에 대한 매우 높은 정밀도의 측정을 제공할 것입니다.
- 저자: A. Corstanje, S. Buitink, S. Bouma, M. Desmet, J. R. Hörandel, T. Huege, P. Laub, K. Mulrey, A. Nelles, O. Scholten, K. Terveer, S. Thoudam, K. Watanabe
- 발행일: 2025-04-23
- PDF: 링크