Qwen3.6과 Qwen3.8 27B를 병합만 해도 토큰 생성량이 훨씬 적은 준수한 성능을 얻을 수 있다
원문 제목 — You can just merge Qwen3.6 & 3.8 27B to get decent performance with much fewer token generation
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Qwen3.6과 Qwen3.8 27B의 가중치를 동일 비율로 병합해 추가 사후 학습 없이 토큰 생성량을 크게 줄이면서 준수한 성능을 얻었다는 게시글이다. 댓글에서는 벤치마크 부재를 지적하며 파인튜닝 기반 토큰 절감 모델과의 비교 우위에 의문을 제기한 사용자가 있는가 하면, JetBrains 블로그의 벤치마크를 근거로 제시하고 병합 비율과 층별 가중치 조절 실험 가능성을 논의했다. 또한 같은 계열 모델 병합을 부모 특성의 상속에 비유하는 견해와, 병합 연산만으로는 특성을 골라 선택할 수 없다는 반론도 함께 나왔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
벤치마크는 없나? 실제로 방법론을 적용해 3.8 벤치마크 결과의 95%를 유지하면서 토큰을 30~40% 줄인 파인튜닝 모델이 이미 두 개 있다. 제대로 파인튜닝된 모델 대신 블렌드를 선택할 이유가 뭔가? 수정: 추론 파인튜닝 벤치마크 링크를 추가했다.
사실 벤치마크가 좀 있다. JetBrains 블로그에 관련 글이 올라왔는데, 이 작업은 가중치를 단순히 동일 비율로 병합해 추가 사후 학습 없이 단일 27B 모델을 만든 것이다. 사후 학습이나 파인튜닝 없이 0.5x+0.5y로 가중치를 병합한 것뿐인데, (0.5, 0.5) 튜플을 조작하면 어떻게 되는지, 층마다 튜플을 다르게 하면 어떤지 궁금하다. 이제 같은 계열의 LLM들이 부모에게서 각자의 최고 특성을 물려받은 자식을 만들어낼 수 있는 것 같다.
이제 같은 계열의 LLM들이 부모 각각의 최고 동작을 물려받은 자식을 만들어낼 수 있는 것 같다. 어떤 특성이 다른 특성보다 나은지에 대한 완전히 새로운 아이디어가 열린다. 지능과 추론 사이에서 창의성 등에 영향을 주는 노브도 가능할 수 있겠다. 이 모델의 위치로 보면 3.6보다는 낫고 3.8보다는 못하니 사실상 3.7인 셈이다.
진지한 질문인데, 이게 어떻게 좋은 일인가?
질문의 의도는 이미 있는 최고 모델 3.8을 그냥 쓰면 되지 왜 굳이 이런 걸 하냐는 것일 것이다. 원글 작성자는 토큰을 훨씬 적게 쓴다고 했고, 토큰이 적으면 다른 조건이 같을 때 더 빠르다는 뜻이다. 병합 자체에 대한 얘기라면 전반적으로 더 낫다는 모델이 모든 항목에서 나은 것은 아니며, 답글 대상 댓글 작성자는 계열 내 모든 모델의 최고 특성을 가져올 수 있다는 취지로 보인다. 다만 실제로는 그렇게 작동하지 않는다고 본다. 병합에 타당한 연산(예: 평균)을 적용해 결과가 나오는지 확인할 뿐 특성을 골라 선택할 수는 없다.