불규칙에서 규칙을 찾기

사실은 일정한 배치에서 없어져도 괜찮은 일부를 걸러서 메모리를 환원하려는 거여요. 이렇게 하는 거는 손실 압축이랑 많이 닮은 모습인거 아니나요. 이러한 방법으로도 모델에 경량화를 이루는 여지가 있어요.

현재에 llm 들은 일정한 규격을 그대로 사용하는데 생물학적인 신경망으로 무작위 연결 구조에서도 일반적인 지능이 나타나는 거여요. 이렇다면 애초부터 생물학적인 신경망을 따라본 사례를 알아보아야 하는 거여요.

오오 장인들은 실망을 주지 않아요. 내가 생각 하는 거는 이미 종전에 많은 장인들이 시도해본 거이고 유의미한 실험과 결론을 많이 남겨두었쩌. 사실머 처음부터 랜덤으로 무작위 연결 구조를 만들고 연결 선분이 0으로 떨어지는 퍼셉트론들을 걸러서 환원하거나 다른데로 옮겨서 새로운 데이터를 저장하는 형식 내지는 미래에 새로운 결정을 내리는데 중요한 분기로 활용하는 거도 좋겠쩌.

사실 llm 모델으로 학습하지 않고 기억을 주입하는 것처럼 자료구조를 만들었음 하는데 이거는 아직 모르겠어서 담번에 하는 거여요.

(chatgpt 기본옵션, 41초 동안 생각함) 일반적으로 llm 구현에 퍼셉트론 배치를 일정하게 만드는데, 불규칙한 무작위적인 마치 생물에 신경망 연결 구조를 따르는 사례들을 찾아봐 줄래?

좋아요 — ‘퍼셉트론(층/배치) 크기나 규칙적 밀집 연결을 항상 고정하지 않고, 불규칙·무작위·생물학적 연결 토폴로지를 따르는 사례들’을 정리해드릴게요. 아래는 실제 논문·프로젝트 사례와 핵심 요지(무엇을, 어디에, 왜 썼는지) + 바로 읽을 수 있는 참고문헌(링크)입니다.

• 무작위 그래프 기반 연결을 네트워크 아키텍처 설계나 초기화로 쓰는 연구가 있다 (랜덤 그래프, Erdős–Rényi 등). (openaccess.thecvf.com)

• 동적 희소 연결(Dynamic Sparse Training, e.g. RigL): 학습 중에 연결을 제거·재생성해서 층 내에서 팬인(fan-in) 분포가 크게 불규칙해진다 — 트랜스포머/비전 모델에도 적용됨. (Proceedings of Machine Learning Research)

• LLM용 대규모 희소화 / 한번에 가지치기(SparseGPT 등): 거대 언어모델을 비균질적·불규칙한 희소 패턴으로 잘라서(또는 유지하면서) 거의 성능 손실 없이 경량화. (arXiv)

• 뇌영감형 토폴로지: small-world, scale-free, biologically plausible 연결(지역 밀집 + 전역 희소)을 인공신경망 설계에 적용하는 연구들. (arXiv)

• **리저버 컴퓨팅(Reservoirs: ESN, LSM)**을 LLM/언어 어시스트에 결합하려는 최신 시도(ReservoirChat 등) — 고정된 랜덤 리커런트(=무작위 연결)를 외부 모듈로 이용. (ai.rug.nl)

1. Randomly Wired Neural Networks (Xie et al., 2019)

   • 핵심: CNN 구조를 설계할 때 규칙적 블록 대신 랜덤 그래프로 층 간 연결을 구성해 성능을 비교.

   • 시사점: 건축 수준에서 무작위 토폴로지를 쓰면 전통적 블록 설계와 다른 특성(지역/장거리 연결 조합)을 만들어 낸다. (이미지 분야에서 시작됐지만 아이디어는 언어모델 아키텍처에도 확장 가능) (openaccess.thecvf.com)

2. Sparse Evolutionary / Erdős–Rényi 초기화 (Mocanu et al., 2018 등)

   • 핵심: 학습 전부터 층을 완전연결로 만들지 않고, Erdős–Rényi 같은 랜덤 그래프를 사용해 희소 연결을 초기화하고 학습 중 진화시킴.

   • 왜 생물학적?: 뇌는 “지역적으로 촘촘, 전역적으로 희소”한 패턴(작은 세계 특성)을 갖는데, 무작위·스케일프리 초기화 → 학습으로 재배선되는 방식이 유사. (arXiv)

3. 동적 희소 학습 — RigL 등 (Evci et al., 2020; 후속 연구들)

   • 핵심: 학습 과정에서 중요치 않은 가중치는 제거(또는 0으로 만들고), 무작위/규칙 기반으로 새로운 연결을 다시 추가 — 결과적으로 같은 레이어 안에서도 노드별로 연결 수가 크게 달라지는 불균질성이 생김. 비전/언어(트랜스포머) 실험에서 좋은 성능을 보임.

   • 의미: 단일 층의 ‘균등한 처리량’ 가정(모든 뉴런이 비슷한 수의 입력을 갖는다)을 깨고, 일부 뉴런이 허브처럼 많은 연결을 갖는 리얼한 분포를 만든다. (Proceedings of Machine Learning Research)

4. 대형 LLM에서의 불규칙 희소화 / 가지치기 (SparseGPT 등)

   • 핵심: OPT, BLOOM 같은 대형 GPT 계열 모델을 대상으로 비구조적(또는 반구조적) 희소화를 통해 50–60% 이상의 가중치를 제거해도 퍼플렉시티/영성능 저하가 작음. 결과적으로 모델 내부 연결이 매우 불균등해짐.

   • 실무적 의미: LLM 수준에서도 ‘균일한 밀도’가 아니라 매우 불규칙한 연결 패턴이 실용적이라는 증거. (arXiv)

5. Small-world & scale-free 토폴로지 응용

   • 핵심: 뇌 네트워크에 관찰되는 small-world / scale-free 속성을 인공신경망 설계·가지치기·하드웨어 매핑에 적용 → 빠른 수렴, 적은 파라미터로 유사 성능 보고.

   • 실례: SWNet, small-world 기반 구조 프루닝 연구들. 뇌의 ‘로컬 클러스터 + 소수 허브’ 특성과 닮아 있음. (arXiv)

6. Reservoir Computing (Echo State Networks, Liquid State Machines) + LLM 결합 시도

   • 핵심: 큰 고정 리저버(무작위 리커런트 네트워크)를 입력에 연결하고, 출력 계층만 학습 — 최근엔 LLM 어시스턴트 보조 모듈로 결합하는 시도들이 보고됨(예: ReservoirChat 2025).

   • 왜 관련?: 리저버 자체가 거대한 무작위 연결망이고, 뇌의 역동적 응답을 모사하려는 방식이라 “무작위/생물학적 연결” 관점에서 직접적 사례. (ai.rug.nl)

• Transformer에 랜덤 희소 초기화: 각 레이어 가중치를 Erdos-Rényi로 초기화하고 RigL 같은 DST 알고리즘으로 학습하면, 일부 노드가 ‘허브’가 되는 불균질 연결이 자연히 생성됩니다. (참고: RigL 코드·레포 있음). (GitHub)

• 한번 가지치기(SparseGPT): 이미 학습된 LLM을 불규칙하게(비구조적) 가지치기해서 내부 연결을 무작위·불균일하게 만드는 방법 — 추론 경량화에 유리. (arXiv)

• Small-world 구조 실험: 층 사이 또는 레이어 내부 연결을 small-world rewiring으로 바꿔 보세요 — 학습/수렴 속도, 파라미터 효율성 개선 사례가 보고됨. (arXiv)

• 하이브리드(리저버 + LLM): 고정 랜덤 리저버를 전처리·상태 생성기로 두고 그 출력을 LLM의 컨텍스트로 공급해보는 실험(ReservoirChat 스타일). (arXiv)

• Xie et al., Exploring Randomly Wired Neural Networks (ICCV 2019). (openaccess.thecvf.com)

• Evci et al., Rigging the Lottery / RigL (2020). (Proceedings of Machine Learning Research)

• Mocanu et al., Scalable training ... Erdős–Rényi (2018). (arXiv)

• SparseGPT (Frantar & Alistarh, 2023) — LLM pruning. (openreview.net)

• Reservoir computing surveys / Echo State Networks — 개념·응용. (ai.rug.nl)

• 최근 ‘brain-inspired sparse training’ / small-world 응용(2024–2025 선행 연구들). (arXiv)

원하시면, 바로 다음을 해드릴게요(원하시는 것만 골라 말씀하지 않으셔도 됩니다 — 바로 진행해 드립니다):

1. Transformer(예: PyTorch/Trax/Flax)에서 Erdős–Rényi 초기화 + RigL 적용 예제 코드 (학습 루프 포함).

2. 이미 학습된 GPT 스타일 모델에 SparseGPT 적용하는 실습 노트 + 코드(실행 지침).

3. Small-world 재배선 방식으로 MLP/Attention 블록 재설계한 간단 실험(코드+실험 결과 표).

4. 논문·레포 깃허브 링크 목록(바로 붙여드림).

원하시는 항목 번호 골라주세요 — 아니면 제가 우선 1번(Transformer + Erdős–Rényi init + RigL) 코드 예제를 바로 만들어 드릴게요.