[Paper] BAMBO: 베이지안 적응형 다목적 블록별 최적화를 통한 능력 및 효율성 LLM 파레토 집합 구축

Source: arXiv - 2512.09972v2

Overview

이 논문은 BAMBO(Bayesian Adaptive Multi‑objective Block‑wise Optimization)라는 새로운 프레임워크를 소개한다. BAMBO는 능력(예: 정확도, 유창성)과 효율성(예: 지연시간, 메모리) 사이의 균형을 맞추는 LLM(Large Language Model) 파레토 집합을 자동으로 구축한다. 미세한 모델 병합에서 발생하는 “차원의 저주” 문제를 해결함으로써, 개발자들이 다양한 배포 제약 조건에 맞춰 선택할 수 있는 풍부한 트레이드‑오프 모델 컬렉션을 제공한다.

Key Contributions

• Hybrid Optimal Block Partitioning: 레이어‑단위 병합 문제를 1‑D 클러스터링 작업으로 재구성하고 동적 프로그래밍으로 해결하여, 중요한 세분성을 유지하면서 탐색 공간을 크게 축소한다.
• Bayesian Multi‑objective Evolutionary Loop: q‑Expected Hypervolume Improvement (qEHVI) 획득 함수를 통합해 고품질의 능력‑효율성 트레이드‑오프를 향해 탐색을 안내한다.
• Automated Pareto Set Construction: 수동 튜닝 없이 포괄적인 병합 LLM 집합을 생성해, 다양한 하드웨어나 지연시간 예산에 맞는 모델 선택을 빠르게 가능하게 한다.
• Empirical Superiority: 기존의 거친(모델‑단위) 및 미세한(레이어‑단위) 베이스라인에 비해 BAMBO가 더 넓고 고품질의 파레토 프론티어를 발견함을 실증한다.
• Open‑source Release: 커뮤니티를 위해 사용 가능한 구현(https://github.com/xin8coder/BAMBO)을 제공한다.

Methodology

1. Block‑wise Partitioning – 전체 모델이나 개별 레이어를 병합하는 대신, BAMBO는 연속된 레이어를 블록으로 그룹화한다. 최적 블록 경계는 문제를 1‑D 클러스터링 작업으로 간주하고, 동적 프로그래밍 알고리즘이 후보 파티션을 평가하면서 블록 내부 유사성(동질성)과 블록 간 정보 확산(각 블록이 고유 지식을 유지) 사이의 균형을 맞춘다.
2. Search Space Reduction – 블록 수준에서 병합함으로써 차원이 수천 개의 레이어‑단위 결정에서 몇 개의 블록‑단위 결정으로 감소해 최적화가 실현 가능해진다.
3. Bayesian Multi‑objective Optimization – 진화 루프가 새로운 블록‑단위 병합 구성을 제안한다. 각 후보는 두 목표에 대해 평가된다: (a) 능력(예: perplexity, 다운스트림 작업 정확도) 및 (b) 효율성(예: FLOPs, 추론 지연시간). qEHVI 획득 함수는 현재 파레토 앞선의 하이퍼볼륨을 가장 크게 향상시킬 후보를 예측해 탐색을 유망한 영역으로 이끈다.
4. Iterative Refinement – 루프는 평가 → 대리 모델 업데이트 → 새로운 후보 선택 → 파레토 집합 확장의 과정을 반복하며, 수렴하거나 예산 한도에 도달할 때까지 진행한다.

Results & Findings

• Broader Frontier: BAMBO의 파레토 프론티어는 최선 베이스라인보다 30‑40 % 더 많은 비우위 모델을 포함하며, 지연시간‑정확도 트레이드‑오프 범위가 넓다.
• Higher Quality Points: 벤치마크 작업(예: GLUE, WikiText)에서 최고 BAMBO 모델은 최대 1.2 % 낮은 perplexity를 달성하면서 15 % 적은 FLOPs를 사용한다(가장 강력한 레이어‑단위 병합 베이스라인 대비).
• Search Efficiency: 블록 파티셔닝 덕분에 평가된 구성 수가 한 차수 감소하여 파레토 구축에 필요한 GPU 시간이 크게 줄어든다.
• Robustness: 이 방법은 다양한 모델 패밀리(GPT‑2, LLaMA 등)에서 작동하며, 10 B 파라미터를 초과하는 모델에도 확장 가능하다.

Practical Implications

• Tailored Deployments: 팀은 BAMBO가 생성한 파레토 집합에서 하드웨어 예산에 맞는 모델을 즉시 선택할 수 있다—예를 들어, 저지연 엣지 디바이스 vs. 고처리량 클라우드 서비스.
• Cost‑Effective Fine‑tuning: 여러 변형을 처음부터 학습하는 대신, 기존 체크포인트를 병합해 새로운 제약 조건을 만족시켜 계산 비용과 시간을 절감한다.
• Rapid Prototyping: 오픈소스 도구는 Hugging Face Transformers와 통합되어, 엔지니어가 최소한의 코드 변경으로 자체 모델과 제약 조건을 삽입할 수 있다.
• Product Road‑mapping: 제품 관리자는 능력‑효율성 트레이드‑오프를 정량적으로 시각화해, 특정 SLA에 맞는 모델 크기를 결정하는 데 근거 있는 판단을 내릴 수 있다.

Limitations & Future Work

• Block Granularity Trade‑off: 블록‑단위 병합은 차원 감소에 도움이 되지만, 레이어‑단위 병합만이 포착할 수 있는 초미세 상호작용을 놓칠 수 있다.
• Evaluation Cost: 정확한 능력 지표는 검증 데이터에 대한 추론을 필요로 하며, 매우 큰 모델의 경우 비용이 많이 든다.
• Scope of Objectives: 현재는 능력과 FLOP‑기반 효율성에 초점을 맞추고 있어, 메모리 사용량, 에너지 소비 등 다른 지표로 확장하는 연구가 필요하다.
• Generalization to Non‑Transformer Architectures: 본 방법은 트랜스포머 기반 LLM에 대해 입증되었으며, 검색‑보강 모델 등 다른 아키텍처에 적용하는 것은 아직 미해결 과제이다.

BAMBO는 개발자들이 LLM의 점점 더 촘촘해지는 능력‑효율성 곡선을 탐색할 수 있는 실용적인 경로를 제공한다. 이제 수동적인 시행착오 과정을 자동화된 데이터‑구동 워크플로우로 전환할 수 있다.

Authors

• Kesheng Chen
• Wenjian Luo
• Zhenqian Zhu
• Yamin Hu
• Yiya Xi

Paper Information

• arXiv ID: 2512.09972v2
• Categories: cs.LG, cs.CL, cs.NE
• Published: December 10, 2025
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