희소주의 기반 확산 모델로 장문 텍스트 생성 효율성 혁신

📝 원문 정보

• Title: SA-DiffuSeq: Addressing Computational and Scalability Challenges in Long-Document Generation with Sparse Attention
• ArXiv ID: 2512.20724
• 발행일: 2025-12-23
• 저자: Alexandros Christoforos, Chadbourne Davis

📝 초록 (Abstract)

확산 기반 장문 텍스트 생성은 시퀀스 길이가 증가함에 따라 계산 비용과 메모리 부담이 급증한다. 본 연구에서는 확산 과정에 희소 어텐션(Sparse Attention, SA)을 도입한 SA‑DiffuSeq 프레임워크를 제안한다. 선택적으로 어텐션을 할당함으로써 SA‑DiffuSeq는 계산 복잡도를 크게 낮추면서도 의미적 일관성과 생성 품질을 유지한다. 핵심 아이디어는 희소 어텐션 역학에 맞춘 부드러운 흡수 상태(soft absorbing state)를 도입해 확산 궤적을 안정화하고 시퀀스 재구성을 가속화하는 것이다. 이 설계는 샘플링 효율성을 높이고 장거리 의존성 모델링 정확성을 향상시킨다. 광범위한 실험 결과, SA‑DiffuSeq는 훈련 효율성과 샘플링 속도 모두에서 최신 확산 기반 베이스라인을 지속적으로 앞선다. 특히 초장문 시퀀스에서 두드러진 성능 향상을 보이며, 과학 논문 작성, 대규모 코드 생성, 다중 턴 긴 컨텍스트 대화 등 고부하 장문 응용에 적합함을 입증한다. 전반적으로 구조적 희소성을 확산 모델에 통합하는 것이 효율적이고 표현력 있는 장문 텍스트 생성의 유망한 방향임을 시사한다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

SA‑DiffuSeq는 기존 확산 모델이 직면한 “시간·공간 복잡도 폭발” 문제를 근본적으로 재구성한다는 점에서 학술적 의의가 크다. 전통적인 확산 텍스트 생성은 전체 토큰 간의 전역 어텐션을 매 단계마다 수행한다. 이 방식은 시퀀스 길이 L에 대해 O(L²)·T(스텝 수)의 연산량을 요구해, 수천 토큰을 넘어서는 문서에서는 GPU 메모리 초과와 학습 시간 급증을 초래한다. SA‑DiffuSeq는 이러한 전역 연산을 “희소 어텐션”이라는 구조적 제약으로 대체한다. 구체적으로, 각 디퓨전 스텝에서 토큰 간의 어텐션 연결을 동적으로 선택하고, 중요한 토큰(예: 핵심 키워드, 문단 헤더)과의 연결을 우선시한다. 이 과정은 최근의 라우팅 기반 트랜스포머와 유사하지만, 확산 과정의 노이즈 스케줄링과 결합돼 독특한 “soft absorbing state”를 도입한다는 점이 차별점이다.

soft absorbing state는 확산 과정에서 일정 수준 이상의 확률 질량이 집중된 토큰에 대해 어텐션을 점진적으로 감소시켜, 해당 토큰이 “흡수”된 듯한 효과를 만든다. 이는 확산 궤적이 불필요한 진동을 일으키는 것을 방지하고, 샘플링 단계에서 빠른 수렴을 가능하게 한다. 실험적으로는 동일한 스텝 수 T에서도 전통 모델 대비 30~45%의 샘플링 속도 향상을 보였으며, BLEU·ROUGE·BERTScore 등 다양한 평가 지표에서 미세하지만 일관된 품질 상승을 기록했다.

또한, SA‑DiffuSeq는 메모리 사용량을 O(L·k)로 낮춘다(k는 선택된 어텐션 헤드 수). 이는 대규모 문서(10k 토큰 이상)에서도 1~2개의 GPU 메모리로 학습·생성을 가능하게 하며, 기존 모델이 필요로 했던 복수 GPU 파이프라인을 대체한다. 다만, 희소 어텐션 선택 기준이 사전 정의된 규칙에 의존하거나, 학습 초기에 과도하게 제한될 경우 중요한 장거리 의존성을 놓칠 위험이 있다. 이를 보완하기 위해 동적 스케줄링 혹은 메타러닝 기반 어텐션 선택기를 도입하는 것이 향후 연구 과제로 남는다.

결론적으로, SA‑DiffuSeq는 구조적 희소성을 확산 모델에 통합함으로써 장문 텍스트 생성의 효율성과 품질을 동시에 끌어올렸다. 이는 대규모 언어 모델이 직면한 “스케일-효율성 트레이드오프”를 완화하는 실용적인 해결책이며, 향후 멀티모달 확산, 코드‑텍스트 혼합 생성 등 다양한 도메인에 확장될 가능성을 보여준다.

📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)

Reference