Sparse-Stream Memory Networks: 효율적인 AI의 다음 진화

Source: Dev.to

AI 메모리 문제

GPT와 Claude와 같은 최신 언어 모델은 인상적인 결과를 달성하지만, 이차 복잡도라는 대가를 치릅니다. 새로운 토큰이 생성될 때마다 모든 이전 토큰을 모두 주목해야 하므로 O(n²) 병목 현상이 발생해 긴 컨텍스트 처리가 실질적으로 비용이 많이 듭니다.

지능은 유지하면서 이차 스케일링을 없앨 수 있다면 어떨까요?

바로 Sparse‑Stream Memory Networks (SSMN) — 주의 메커니즘의 “스포트라이트”를 시냅스 “잉크”로 대체해 선형 시간으로 무한 시퀀스를 처리하는 혁신적인 아키텍처입니다.

**SSMN은 Memory‑Native Neural Network (MNNN) family**의 일부로, 메모리가 단순히 저장소가 아니라 그 자체가 연산이 되는 새로운 유형의 아키텍처입니다.

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Transformer Attention의 문제점

Transformers는 각 토큰이 이전 모든 토큰을 “보면서” 컨텍스트를 이해하도록 작동합니다. 이는 강력하지만 비용이 많이 듭니다:

Sequence length: 1,000 tokens   → 1,000,000 attention operations
Sequence length: 10,000 tokens  → 100,000,000 attention operations
Sequence length: 100,000 tokens → 10,000,000,000 attention operations

수학적 연산량이 가혹합니다. 책 길이 정도의 컨텍스트(100 K 토큰)를 처리하려면 100억 개의 어텐션 연산이 필요합니다. 따라서:

• 긴 컨텍스트 모델은 거대한 GPU 클러스터가 필요합니다.
• KV 캐시는 시퀀스 길이에 따라 제곱으로 증가합니다.
• 실시간 대화는 대규모에서는 비현실적이 됩니다.

더 나은 방법이 있어야 했습니다.

SSMN 솔루션: “스포트라이트” 대신 “연속 잉크”

SSMN은 급진적인 변화를 만든다. 과거 토큰을 어텐션으로 탐색하는 대신, 정보가 전방 패스 동안 업데이트되는 시냅스 가중치로 흐른다.

아키텍처

1. Sliding Window Attention (The Eyes)
   └─► Look at recent context: O(n·w) instead of O(n²)

2. Neural Synaptic Memory (The Brain)
   └─► Compress old information into fast weights: W_f

3. 80/20 Static/Plastic Split (Cortex/Hippocampus)
   └─► Most layers frozen, memory hubs adapt

마법은 시냅스 업데이트 규칙에서 일어난다:

ΔW_f = η (h_t ⊗ h_{t‑1}) - λ W_f

• η (플라스틱성) – 새로운 정보가 얼마나 빠르게 흡수되는지.
• λ (감쇠) – 오래된 정보가 얼마나 빨리 사라지는지.
• h_t ⊗ h_{t‑1} – 연관 메모리를 생성하는 외적 연산.

이 간단한 방정식은 자기 조직화 메모리를 만든다:

• ✅ 추론 중에 역전파 없이 학습한다.
• ✅ 관련 없는 정보를 자연스럽게 잊는다.
• ✅ 시퀀스 길이에 따라 선형적으로 확장된다.
• ✅ 전역 KV 캐시가 필요하지 않다.

두 가지 형태: 표준 및 텍스트‑네이티브

MNNN family에는 두 가지 SSMN 변형이 포함됩니다:

표준 SSMN — 연속 데이터용

시계열, 제어 시스템, 강화 학습에 최적화되었습니다. 연속 벡터 스트림을 다음과 같이 처리합니다:

• 로컬 패턴을 위한 슬라이딩‑윈도우 어텐션.
• 장기 의존성을 위한 시냅스 메모리.
• 간단하고 효율적인 아키텍처.

텍스트‑네이티브 SSMN — 언어용

왕관을 씌운 보석. 언어와 메모리가 통합됩니다 — 모델은 단어를 저장하지 않고 개념 간의 기하학적 관계를 저장합니다.

핵심 혁신

• Neural Semantic Encoder – 토큰을 단순히 표면 단어가 아니라 의도를 포착하는 “생각 임베딩”으로 변환합니다.
• Importance Gating – 의미적으로 중요한 정보에 대해서만 시냅스 연결을 업데이트합니다.
• Internal Recurrent Chat – 모델이 출력을 생성하기 전에 자신의 시냅스 상태를 “다시 읽습니다”.

이를 통해 언어 = 메모리인 네트워크가 만들어집니다 — 개념은 캐시의 이산 토큰이 아니라 가중치 공간의 안정적인 패턴으로 존재합니다.

왜 이것이 중요한가: 실제 성능 향상

이는 어텐션만으로도 20배 속도 향상이며, KV 캐시가 전혀 없습니다.

하지만 진정한 마법은 단순한 속도가 아니라 무한 컨텍스트입니다. Transformer는 (GPT‑4의 경우 ≈128 K 토큰)와 같은 하드 제한에 도달하지만, SSMN은 메모리가 증가하지 않기 때문에 이론적으로 무제한 시퀀스를 처리할 수 있으며, 이를 압축합니다.

뇌 영감을 받은 설계

SSMN은 신경과학을 깊이 있게 차용합니다. 정적 층과 가소성 층 사이의 80/20 비율은 뇌의 대뇌피질‑해마 구분을 반영합니다:

• 정적 층 (80 %) – 대뇌피질과 같이 문법, 기본 추론, 절차적 지식을 담당합니다. 추론 시에는 고정됩니다.
• 가소성 층 (20 %) – 해마와 같이 시냅스 업데이트를 통해 빠르게 적응하는 “메모리 허브” 역할을 합니다.

이 설계의 장점:

• 5배 빠른 업데이트 (가소성 층만 시냅스 변화를 계산합니다).
• 향상된 안정성 (정적 층이 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다).
• 선택적 기억 (모든 것을 저장할 필요는 없습니다).

실제로 잊는 메모리

SSMN의 가장 우아한 특징 중 하나는 적응형 망각입니다. 감쇠 항(λ)은 버그가 아니라 기능입니다.

전통적인 네트워크에서는 망각이 치명적입니다. SSMN에서는 제어된 감쇠가:

• 메모리 포화 방지 (시간이 지나도 팽창 없음).
• 최신 정보를 강조 (최근성 편향).
• 안정적인 어트랙터 생성 (중요한 패턴이 지속).

다양한 동작을 위해 η/λ 비율을 조정할 수 있습니다:

# Long‑term memory (history‑heavy)
plasticity_eta = 0.05
decay_lambda   = 0.0001

# Short‑term memory (recency‑focused)
plasticity_eta = 0.001
decay_lambda   = 0.01

이는 아키텍처를 변경하지 않고 적응형 컨텍스트 윈도우를 제공합니다.

MNNN 혁명의 일부

SSMN은 더 넓은 Memory‑Native Neural Network 움직임에서의 한 구현으로, 신경 시스템이 정보를 저장하고 검색하는 방식을 재고합니다. 메모리를 보조 캐시가 아니라 연산으로 만들면서, MNNN‑기반 모델은 다음을 약속합니다:

• 임의로 긴 시퀀스도 선형 시간으로 처리.
• 실시간으로 업데이트되는 지속적이고 자체 조직화된 지식.
• 진정한 평생 학습 AI를 향한 길.

코드, 실험 및 향후 방향은 SSMN GitHub 저장소에서 확인하세요.

더 넓은 Memory‑Native Neural Network (MNNN) 패러다임

핵심 철학:

Memory isn’t a component you add to a neural network. Memory IS the network.

전통적인 아키텍처:

Processing → Store in Memory → Retrieve from Memory

MNNN 아키텍처:

Processing = Memory = Retrieval   (all unified)

이 패러다임이 가능하게 하는 것

• Fast weights that learn during inference
• Associative recall through weight dynamics
• Compression instead of storage
• Hebbian learning without back‑propagation

MNNN 패밀리의 다른 구성원

각 모델은 메모리 문제를 다르게 해결하지만, 모두 MNNN 철학을 공유합니다.

직접 해보세요

전체 구현은 오픈소스이며 GitHub에서 확인할 수 있습니다:

🔗

레포에는:

• ✅ 텍스트‑네이티브와 표준 SSMN 구현 모두 포함
• ✅ 파이썬 래퍼가 있는 최적화된 C 커널
• ✅ 완전한 문서와 사용 예시
• ✅ 실제 성능 향상을 보여주는 데모 스크립트
• ✅ 시냅스 메모리 시각화 도구

몇 분 안에 시작하기

# Clone the repo
git clone https://github.com/hejhdiss/SSMN.git
cd SSMN

# Compile C libraries
gcc -shared -fPIC -o ssmn.so ssmn.c -lm -O3
gcc -shared -fPIC -o text_native_ssmn.so text_native_ssmn.c -lm -O3

# Run demos
python ssmn.py
python text_native_ssmn.py

효율적인 AI의 미래

AI가 더 긴 컨텍스트, 보다 복잡한 추론, 실시간 상호작용을 향해 나아가면서, SSMN과 같은 아키텍처가 앞으로의 방향을 제시합니다. 미래는 더 큰 어텐션 메커니즘이 아니라 더 똑똑한 메모리에 달려 있습니다.

SSMN은 올바른 귀납적 편향(슬라이딩 윈도우, 시냅스 가소성, 선택적 망각)을 적용하면 다음을 달성할 수 있음을 보여줍니다:

• 제곱이 아닌 선형 스케일링
• 고정된 윈도우가 아닌 무한 컨텍스트
• 정적인 저장소가 아닌 적응형 메모리
• 무차별적인 힘이 아닌 뇌와 같은 효율성

Memory‑Native Neural Network 패러다임은 이제 막 시작되었습니다. SSMN은 정보를 단순히 처리하는 것이 아니라 메모리와 함께 사고하는 AI 시스템을 향한 길의 한 단계에 불과합니다.

주요 내용

• ✅ SSMN은 Transformer 대비 O(n·w) 복잡도를 달성 (Transformer는 O(n²))
• ✅ KV 캐시가 필요 없음 — 메모리가 시냅스 가중치로 압축됨
• ✅ 두 가지 변형: Standard (연속 데이터) 및 Text‑Native (언어)
• ✅ 뇌 영감을 받은 설계: 80/20 정적 / 가변 분할
• ✅ MNNN 패밀리의 일부: Memory = computation
• ✅ 오픈소스: GitHub 저장소에 전체 구현 제공

자세히 알아보기

• GitHub 저장소:
• 문서: 레포지토리에서 README.md와 USAGE.md를 확인하세요
• 연구: Memory‑Native Neural Network (MNNN) 패밀리의 일부