대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 성능은 훈련에 사용되는 데이터의 양과 질에 의해 결정적으로 좌우된다. 최근 LLM 개발 동향은 이러한 사실을 명확히 보여준다. Meta의 Llama-2 모델군이 2조 개의 토큰으로 훈련된 반면, 후속 모델인 Llama-3은 15조 개라는 방대한 토큰으로 훈련되어 성능의 비약적 향상을 이루었다.1 이처럼 기하급수적으로 증가하는 데이터 요구량은 고품질 훈련 데이터를 확보하는 것이 AI 개발의 핵심적인 병목 현상(bottleneck)임을 시사한다. 실제 세계의 데이터를 수집하고 정제하는 과정은 막대한 비용과 시간을 소요할 뿐만 아니라, 데이터에 내재된 편향성, 개인정보 보호 규제 준수의 어려움 등 근본적인 문제들을 안고 있다.3 이러한 배경 속에서, 실제 데이터의 통계적 특성을 모방하면서도 필요에 따라 대량으로 생성할 수 있는 합성 데이터(Synthetic Data)의 중요성이 부상하였다.
2024년 6월 NVIDIA가 공개한 Nemotron-4 340B 모델군은 이러한 시대적 요구에 대한 NVIDIA의 전략적 답변이다. Nemotron-4는 단순히 특정 벤치마크에서 최고의 성능을 내는 것을 목표로 하는 단일 LLM이 아니다. 이는 Base, Instruct, Reward라는 세 가지 모델이 유기적으로 결합하여 고품질 합성 훈련 데이터를 생성하고 정제하는 하나의 완성된 ‘데이터 생성 엔진’이자 파이프라인으로 설계되었다.5 NVIDIA가 이 모델군 전체를 상업적 활용이 가능한 개방형 라이선스로 배포한 것은, 개발자 커뮤니티와 기업들이 자체적인 맞춤형 LLM을 구축하고 미세 조정할 수 있는 강력한 도구를 제공하려는 명확한 전략적 의도를 드러낸다. 이는 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어, AI 개발 생태계의 가장 근본적인 요소인 ‘데이터’의 생성 및 공급 시장에서 주도권을 확보하려는 시도로 해석될 수 있다.6 NVIDIA의 핵심 사업 모델이 AI 연산을 위한 GPU 판매에 있다는 점을 고려할 때, 이러한 전략은 더욱 깊은 의미를 가진다. 개발자들이 Nemotron-4 파이프라인을 활용하여 더 많은 맞춤형 LLM을 훈련하고 배포할수록, NVIDIA의 GPU 하드웨어와 NeMo, TensorRT-LLM과 같은 소프트웨어 스택에 대한 수요는 자연스럽게 증가하는 선순환 구조가 만들어진다. 따라서 Nemotron-4는 경쟁 모델을 압도하기 위한 ‘제품’이라기보다는, NVIDIA의 하드웨어 및 소프트웨어 생태계 전체의 가치를 높이고 시장 지배력을 공고히 하기 위한 ‘전략적 촉매제’로 이해하는 것이 타당하다.
본 보고서는 NVIDIA Nemotron-4 340B 모델군의 기술적 아키텍처를 심층적으로 분석하고, 9조 토큰 규모의 방대한 훈련 데이터와 그 정렬 프로세스를 고찰한다. 특히 모델군의 핵심 기능인 합성 데이터 생성 파이프라인의 작동 원리를 상세히 설명하며, 주요 벤치마크에서의 성능을 동시대 경쟁 모델들과 객관적으로 비교 평가한다. 나아가 NVIDIA의 하드웨어 및 소프트웨어 생태계와의 유기적 통합 관계를 조명하고, 모델이 지닌 잠재적 한계와 윤리적 문제, 그리고 이를 해결하기 위한 NVIDIA의 노력을 분석한다. 최종적으로 본 보고서는 Nemotron-4가 AI 개발 패러다임에 미치는 전략적 함의와 ‘모델 붕괴(Model Collapse)’와 같은 미래의 도전 과제에 대한 전망을 제시하고자 한다.
Nemotron-4 340B 모델군은 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 계열의 모델에서 표준으로 자리 잡은 자기회귀(auto-regressive) 방식의 디코더-온리 트랜스포머(Decoder-Only Transformer) 아키텍처를 기반으로 한다.1 이 구조는 입력된 텍스트 시퀀스 다음에 올 토큰을 순차적으로 예측하는 방식으로 작동하며, 이를 위해 인과적 어텐션 마스크(causal attention masks)를 사용한다. 이 마스크는 각 타임스텝에서 모델이 미래의 토큰이 아닌 오직 이전 토큰들만을 참조하도록 제한하여, 자연스러운 텍스트 생성 작업에 최적화된 성능을 보인다.3
Nemotron-4 340B는 최신 대규모 언어 모델의 성능과 효율성을 극대화하기 위해 검증된 여러 핵심 기술 요소를 채택하였다.
GQA는 기존의 다중 헤드 어텐션(Multi-Head Attention, MHA)과 다중 쿼리 어텐션(Multi-Query Attention, MQA)의 장점을 결합한 절충적인 어텐션 메커니즘이다.5 MHA는 각 어텐션 헤드가 독립적인 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 프로젝션을 가져 높은 모델 품질을 보장하지만, 추론 시 모든 헤드의 키와 값 쌍을 KV 캐시에 저장해야 하므로 메모리 대역폭 요구량이 크다는 단점이 있다. 반면 MQA는 모든 쿼리 헤드가 단 하나의 키-값 헤드 쌍을 공유하여 KV 캐시 크기를 획기적으로 줄이고 추론 속도를 높이지만, 모델의 표현력이 저하될 수 있다.13 GQA는 여러 개의 쿼리 헤드가 소수의 키-값 헤드 그룹을 공유하는 방식으로 이 둘 사이의 균형을 맞춘다. 이를 통해 KV 캐시 크기를 상당 부분 줄이면서도 MHA에 근접한 모델 품질을 유지할 수 있어, Llama 2 70B와 같은 다른 대형 모델에서도 채택된 효율적인 기술이다.11
RoPE는 토큰의 절대적 위치를 학습하는 대신, 회전 행렬을 이용하여 토큰 간의 상대적인 위치 정보를 어텐션 메커니즘에 직접 주입하는 방식이다.1 이 방식은 모델이 훈련 시 보았던 것보다 더 긴 시퀀스에 대해서도 효과적으로 일반화할 수 있는 능력을 향상시키며, 전반적인 모델 성능에 긍정적인 영향을 미친다.
모델 내부의 다층 퍼셉트론(MLP) 레이어에서는 표준적인 ReLU(Rectified Linear Unit) 활성화 함수 대신 제곱 ReLU(f(x)=ReLU(x)2)를 사용한다.1 이 활성화 함수는 일부 대규모 모델에서 실험적으로 더 나은 성능을 보이는 것으로 알려져 있으며, Nemotron-4의 아키텍처 선택에 반영되었다.
Nemotron-4 340B는 훈련 안정성을 높이기 위해 모델 내 모든 레이어에서 편향(bias) 항을 제거하였다. 또한, 과적합을 방지하기 위해 일반적으로 사용되는 드롭아웃(dropout) 비율을 0으로 설정하였는데, 이는 방대한 양의 훈련 데이터를 통해 모델이 충분히 일반화될 수 있다는 자신감을 반영하는 것으로 볼 수 있다. 입력 토큰을 벡터로 변환하는 임베딩 레이어와 출력 로짓을 계산하는 마지막 레이어의 가중치는 공유되지 않는 방식(untied embeddings)을 채택하였다.1
Nemotron-4 340B는 Mixtral 모델군과 달리 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 아키텍처를 사용하지 않는 완전한 ‘밀집(dense)’ 모델이다. MoE 아키텍처는 모델의 FFN(Feed-Forward Network) 레이어를 여러 개의 작은 ‘전문가’ 네트워크로 분할하고, 각 토큰마다 라우팅 메커니즘을 통해 소수의 전문가만 활성화시키는 방식이다.17 이로 인해 전체 파라미터 수 대비 실제 연산에 참여하는 파라미터 수가 적어 훈련 및 추론 시 FLOPs(연산량) 측면에서 높은 효율성을 보인다.19
그러나 MoE 모델은 모든 전문가 파라미터를 GPU 메모리에 상주시켜야 하므로, 동일한 수의 활성 파라미터를 가진 밀집 모델에 비해 훨씬 더 큰 VRAM을 요구하는 단점이 있다.18 또한, 토큰을 전문가에게 할당하는 라우팅 알고리즘의 복잡성과 통신 오버헤드라는 추가적인 기술적 과제를 안고 있다.
NVIDIA가 Nemotron-4 340B에 밀집 아키텍처를 채택한 것은 기술적 절충안을 넘어 전략적 선택으로 해석될 수 있다. 밀집 모델의 막대한 병렬 연산 요구는 NVIDIA의 주력 제품인 고성능, 고대역폭 GPU 클러스터(예: DGX H100)의 필요성을 극대화한다. 실제로 NVIDIA는 Nemotron-4 340B가 FP8 정밀도로 배포될 경우, 단일 DGX H100 노드(8개 GPU)에 맞춰 크기가 설계되었다고 명시적으로 밝혔다.1 이는 모델 아키텍처와 하드웨어 제품이 긴밀하게 공동 최적화(co-optimized)되었음을 명백히 보여준다. 결국, 이 아키텍처 선택은 사용자들이 NVIDIA의 최신 하드웨어 및 클라우드 서비스를 이용하도록 유도하는 강력한 동인이 되며, 이는 NVIDIA가 추구하는 ‘Full-Stack AI’ 지배력 강화 전략의 핵심적인 부분이다.
Nemotron-4 340B 모델의 구조적 특성을 명확히 하고 다른 모델과의 정밀한 비교를 가능하게 하기 위해, 주요 하이퍼파라미터를 아래 표로 정리하였다. 이 표는 다양한 출처에 흩어져 있는 기술 사양을 통합하여 모델의 계산 복잡성, 메모리 요구량, 그리고 잠재적 성능 특성을 이해하는 데 필요한 기초 데이터를 제공한다. 이는 모델 선택, 배포 하드웨어 결정, 미세 조정 전략 수립에 있어 필수적인 정량적 참고 자료가 된다.
Table 1: Nemotron-4 340B 모델 아키텍처 및 하이퍼파라미터
| 하이퍼파라미터 (Hyperparameter) | 값 (Value) | 출처 (Source) |
|---|---|---|
| 총 파라미터 (Total Parameters) | ~340B | 5 |
| 임베딩 파라미터 (Embedding Parameters) | 9.4B | 3 |
| 비-임베딩 파라미터 (Non-embedding Parameters) | 331.6B | 3 |
| 아키텍처 유형 (Architecture Type) | Decoder-Only Transformer | 1 |
| 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism) | Grouped-Query Attention (GQA) | 1 |
| 위치 임베딩 (Positional Embeddings) | Rotary Position Embeddings (RoPE) | 1 |
| 활성화 함수 (Activation Function) | Squared ReLU | 1 |
| 시퀀스 길이 (Sequence Length) | 4,096 tokens | 5 |
| 어휘 크기 (Vocabulary Size) | 256,000 | 10 |
| 편향(Bias) / 드롭아웃(Dropout) | 사용 안 함 / 0 | 1 |
Nemotron-4 340B Base 모델의 강력한 성능은 그 기반이 되는 방대한 양의 고품질 훈련 데이터에서 비롯된다. 이 모델은 총 9조(9 Trillion) 개의 토큰으로 사전 훈련(pre-training)되었다.5 이 과정은 두 단계로 구성된다. 먼저 8조 개의 토큰으로 초기 사전 훈련을 완료한 후, 모델의 품질을 더욱 향상시키기 위해 엄선된 데이터로 구성된 1조 개의 토큰을 사용하여 지속적인 사전 훈련(continued pre-training) 단계를 추가로 수행하였다.5
데이터셋의 구성은 모델의 다재다능한 능력을 뒷받침한다. 전체 데이터의 70%는 영문 텍스트로, 법률, 수학, 과학, 금융 등 다양한 전문 분야의 웹페이지, 대화, 기사 등을 포괄한다. 나머지 30%는 50개 이상의 다국어 텍스트(15%)와 40개 이상의 프로그래밍 언어 코드(15%)로 구성되어, 모델이 광범위한 언어 및 도메인에 걸쳐 깊이 있는 지식을 학습했음을 시사한다.3 다만, 훈련 데이터의 최신성은 2023년 6월에 마감되어, 그 이후의 사건이나 정보에 대해서는 알지 못하는 한계를 가진다.5
수십억 개의 웹 문서로 구성된 Common Crawl과 같은 원시 데이터를 그대로 훈련에 사용하는 것은 비효율적이며 모델 성능에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 데이터의 품질을 체계적으로 관리하는 큐레이션(curation) 과정이 필수적이다. NVIDIA는 이 과정을 위해 자체 개발한 NeMo Curator라는 데이터 큐레이션 프레임워크를 적극적으로 활용한다.22
NeMo Curator는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하기 위한 다단계 파이프라인을 제공한다. 주요 기능으로는 ▲특정 언어 텍스트만 필터링하는 언어 식별, ▲문서 간의 유사성을 계산하여 중복 콘텐츠를 제거하는 전역 퍼지 중복 제거(global fuzzy deduplication), ▲DCLM, fineweb-edu와 같은 기존의 고품질 데이터셋을 기반으로 훈련된 모델 기반 품질 분류기를 활용한 저품질 문서 필터링, ▲규칙 기반의 휴리스틱 필터 및 텍스트의 유창성을 측정하는 퍼플렉서티(perplexity) 필터링 등이 포함된다.22 NVIDIA는 이러한 큐레이션 방법론을 적용하여 Nemotron-CC라는 6.3조 토큰 규모의 고품질 영어 데이터셋을 구축하고 공개하였으며, 여기에는 약 1.9조 토큰의 합성 데이터 기반 재구성(rephrasing) 텍스트가 포함되어 데이터의 양과 질 사이의 최적 균형을 맞추려는 노력을 보여준다.22
사전 훈련을 통해 방대한 지식을 습득한 Base 모델은 아직 인간의 복잡한 지시나 대화의 미묘한 뉘앙스를 이해하고 따르는 데에는 미숙하다. 정렬(Alignment)은 이러한 Base 모델을 인간의 의도와 사회적 규범, 선호도에 맞게 미세 조정하는 과정이다. Nemotron-4 340B Instruct 모델은 다음과 같은 세 가지 주요 정렬 단계를 거쳐 완성되었다.9
Nemotron-4 340B Instruct 모델 정렬 과정의 가장 혁신적인 측면은 훈련 데이터의 98% 이상이 인공적으로 생성된 합성 데이터라는 점이다.3 실제 인간이 직접 레이블링한 데이터는 SFT와 보상 모델 훈련을 위해 약 2만 건(이 중 1만 건은 HelpSteer2 데이터셋)만이 사용되었다.9 이는 강력한 Base 모델과 정교한 데이터 생성 및 필터링 파이프라인이 갖춰진다면, 극소량의 인간 데이터만으로도 매우 높은 수준의 지시 이행 능력을 갖춘 모델을 만들어낼 수 있음을 시사한다. 이 접근법은 AI 개발의 가장 큰 병목이었던 데이터 수집 및 레이블링 비용을 획기적으로 절감하고, 개발 주기를 단축할 수 있는 잠재력을 보여준다.
이러한 방식은 AI 개발의 패러다임을 근본적으로 바꿀 수 있다. Nemotron-4는 단순히 합성 데이터를 ‘소비’하는 모델을 넘어, 스스로 더 나은 데이터를 생성하고 그 데이터를 통해 스스로를 개선하는 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’ 또는 자기 강화 루프(Self-Reinforcing Loop)를 실현했다. 이 과정은 다음과 같이 진행된다. 먼저, 강력한 Base 모델을 기반으로 한 초기 Instruct 모델이 합성 데이터를 대량으로 생성한다. 이 데이터는 역시 Base 모델을 기반으로 한 고성능 Reward 모델에 의해 품질이 평가되고 엄격하게 필터링된다. 이렇게 정제된 고품질 합성 데이터(전체 정렬 데이터의 98% 이상)는 다시 Instruct 모델을 정렬(SFT, DPO, RPO)하는 데 사용되어 모델의 성능을 한 단계 끌어올린다. 개선된 Instruct 모델은 이전보다 더 높은 품질의 합성 데이터를 생성할 수 있는 능력을 갖추게 되며, 이 순환 과정이 반복된다. 이는 ‘약한 모델(초기 버전)이 생성한 데이터로 강한 모델(개선된 버전)을 훈련’하는 ‘약한 모델에서 강한 모델로(Weak-to-Strong)’ 일반화 개념의 성공적인 실용화 사례로 볼 수 있다.8
Nemotron-4 모델군의 진정한 가치는 개별 모델의 성능을 넘어, Instruct 모델과 Reward 모델이 유기적으로 상호작용하여 고품질 훈련 데이터를 지속적으로 생성하고 정제하는 파이프라인 자체에 있다.6 이 파이프라인은 AI 모델 개발의 가장 큰 난제인 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 NVIDIA의 핵심 전략이며, 그 작동 원리는 크게 두 단계로 나눌 수 있다: (1) 데이터 생성 단계와 (2) 데이터 평가 및 필터링 단계.3
파이프라인의 첫 단계는 Nemotron-4 340B Instruct 모델을 사용하여 다양한 종류의 합성 텍스트 응답을 생성하는 것이다.6 생성되는 데이터의 품질과 다양성은 최종적으로 훈련될 모델의 성능을 결정하므로, 이 단계에서는 입력으로 사용되는 프롬프트의 질과 다양성을 확보하는 것이 매우 중요하다. NVIDIA는 이를 위해 체계적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용한다. 예를 들어, ‘인공지능’, ‘기후 변화’와 같은 거시적 주제(macro topics)를 먼저 생성한 뒤, 각 주제에 대해 ‘머신러닝’, ‘자연어 처리’와 같은 하위 주제(subtopics)를 계층적으로 생성한다. 이후 각 하위 주제에 대해 개방형 질문(예: “자연어 처리가 인간-컴퓨터 상호작용을 어떻게 향상시키는가?”)과 폐쇄형 질문(예: “트랜스포머 모델의 주요 구성 요소는 무엇인가?”)을 조합하여 다양한 형태의 프롬프트를 자동으로 만들어낸다.15 이 프롬프트들을 Instruct 모델에 입력하여 방대한 양의 지시-응답 쌍, 대화 데이터 등을 생성한다.
Instruct 모델이 생성한 방대한 양의 합성 데이터에는 유용하거나 정확한 응답뿐만 아니라, 무의미하거나 사실과 다른 내용도 포함될 수 있다. 따라서 생성된 데이터를 옥석을 가려 정제하는 품질 평가 및 필터링 단계가 필수적이다. 이 중요한 역할을 수행하는 것이 바로 Nemotron-4 340B Reward 모델이다.6
이 Reward 모델의 독보적인 성능은 HelpSteer2라는 고품질 인간 선호도 데이터셋에 기반한다.3 HelpSteer2는 단순히 ‘응답 A가 B보다 좋다’는 이진적 판단을 넘어, 각 응답을 5가지의 구체적인 속성, 즉 ▲유용성(Helpfulness), ▲정확성(Correctness), ▲일관성(Coherence), ▲복잡성(Complexity), ▲상세함(Verbosity)에 대해 0점에서 4점까지의 리커트 척도로 평가한 약 1만 개의 데이터를 포함한다.6 Nemotron-4 Reward 모델은 이 데이터셋으로 훈련되어, 새로운 응답에 대해서도 이 5가지 속성에 대한 점수를 예측할 수 있다.
이 다차원적 평가 방식은 데이터 큐레이션의 패러다임을 바꾼다. 기존의 단일 점수 보상 모델은 종종 ‘긴 응답’을 ‘좋은 응답’으로 오인하는 등 바람직하지 않은 상관관계를 학습하는 경향이 있었다.29 그러나 Nemotron-4 Reward 모델은 각 속성을 독립적으로 평가하므로, 개발자는 자신의 목적에 맞게 데이터를 매우 정밀하게 필터링할 수 있다. 예를 들어, ‘정확하고(correctness 높음) 간결한(verbosity 낮음)’ 응답만을 선별하거나, ‘전문적 지식이 필요하지만(complexity 높음) 매우 유용한(helpfulness 높음)’ 데이터만을 추출하는 것이 가능하다.33 이러한 정밀한 제어 능력은 ‘Reward-Model-as-a-Judge’ 시나리오에서 기존 LLM 기반 평가 방식보다 월등히 높은 정확도를 보이는 근거가 된다. 특히, 두 응답의 우열을 가리기 어려운 ‘Chat-Hard’ 범주에서 Nemotron-4 Reward 모델은 평균 87%의 정확도를 보여, 일반적인 LLM 평가자의 54%에 비해 압도적인 성능을 입증했다.29
이 두 단계의 파이프라인은 일회성으로 끝나지 않고, 지속적으로 순환하며 모델의 성능을 점진적으로 향상시키는 자기 강화 루프를 형성한다. 이 과정은 ‘약한 모델에서 강한 모델로(Weak-to-Strong)의 일반화’라는 개념을 실용적으로 구현한 것이다.38
이러한 반복적 개선 루프야말로 Nemotron-4 340B Instruct 모델의 정렬 과정에서 사용된 데이터의 98% 이상이 합성 데이터일 수 있었던 핵심적인 메커니즘이다.8 이는 AI 개발의 미래가 인간의 직접적인 레이블링에만 의존하는 것이 아니라, 모델 스스로 데이터를 생성하고 평가하며 발전하는 방향으로 나아갈 수 있음을 보여주는 중요한 사례이다.
Nemotron-4 340B 모델군의 성능을 객관적으로 평가하기 위해, 동시대에 출시된 주요 개방형 대규모 언어 모델들과의 벤치마크 점수를 비교 분석한다. 비교 대상 모델은 Meta의 Llama-3 70B, Mistral AI의 Mixtral-8x22B, Alibaba Cloud의 Qwen-2 72B 등이며, 평가는 상식 추론, 수학적 추론, 코딩 능력, 지시 이행 능력 등 AI 모델의 핵심 역량을 측정하는 표준 벤치마크들을 중심으로 이루어진다.1
사전 훈련만 완료된 Base 모델은 모델의 근본적인 지식과 추론 능력을 보여주는 지표다. Nemotron-4-340B-Base는 상식 추론 능력을 평가하는 벤치마크에서 특히 두각을 나타냈다. ARC-challenge (ARC-c), Winogrande, Hellaswag과 같은 벤치마크에서 경쟁 모델들을 능가하는 가장 높은 정확도를 기록했으며, 다양한 난이도의 문제를 포함하는 BigBench Hard (BBH)에서도 최고의 성능을 보였다.1 이는 9조 토큰이라는 방대하고 다양한 데이터셋을 통한 사전 훈련이 모델의 광범위한 기초 지식과 상식 추론 능력을 효과적으로 함양했음을 보여준다. 반면, 다중 작업 언어 이해 능력을 측정하는 MMLU와 코딩 능력을 평가하는 HumanEval에서는 Llama-3 70B와 비슷하거나 약간 낮은 점수를 기록하며 경쟁적인 수준의 성능을 나타냈다.
인간의 지시를 따르도록 정렬된 Instruct 모델은 실제 사용 환경에서의 효용성을 가늠하는 중요한 척도다. Nemotron-4-340B-Instruct는 지시 이행 및 채팅 능력 전반에서 Llama-3 70B Instruct, Mixtral-8x22B Instruct, Qwen-2 72B Instruct를 능가하는 우수한 성능을 보였다고 NVIDIA는 주장한다.3 특히, 초등학교 수준의 수학 문제 해결 능력을 평가하는 GSM8K 벤치마크에서 92.3%의 높은 정확도를 기록했으며, Python 코드 생성 능력을 측정하는 HumanEval에서도 73.2%의 우수한 점수를 달성했다.41 이는 98% 이상을 합성 데이터에 의존한 정렬 프로세스가 수학적 추론이나 코딩과 같이 정답이 명확한 영역에서 모델의 능력을 효과적으로 향상시켰음을 입증한다. 다만, 대화형 모델의 종합적인 성능을 평가하는 MT-Bench나 AlpacaEval 2.0과 같은 벤치마크에서는 Llama-3 70B Instruct에 다소 뒤처지는 모습을 보였다.
Nemotron-4 340B 모델군의 핵심 구성 요소인 Reward 모델의 성능은 합성 데이터 생성 파이프라인 전체의 신뢰도를 좌우한다. Nemotron-4-340B-Reward 모델은 AI2(Allen Institute for AI)가 주관하는 Hugging Face의 RewardBench 리더보드에서 공개 시점 기준 1위를 기록했다. 이는 GPT-4o, Gemini 1.5 Pro와 같은 강력한 상용 독점 모델들까지도 능가하는 전례 없는 성과다.1 이 결과는 Nemotron-4의 합성 데이터 품질 필터링 메커니즘이 현존하는 가장 정확하고 신뢰성 높은 수준임을 객관적으로 입증하며, 전체 파이프라인의 가치를 뒷받침하는 핵심적인 증거로 작용한다.
아래 표는 Nemotron-4 340B 모델군과 주요 경쟁 모델들의 핵심 벤치마크 성능을 정량적으로 비교하여 보여준다. 이 데이터는 모델의 강점과 약점을 다각적으로 파악하고, 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 필요한 실증적인 근거를 제공한다. 특히, Nemotron-4가 상식 추론(BBH, ARC-c)에서는 크기의 이점을 살려 우위를 점하지만, MMLU나 코딩 능력에서는 더 작은 모델들과 경쟁하거나 때로는 뒤처지는 복합적인 양상을 확인할 수 있다. 이는 모델의 성능이 단일 차원으로 평가될 수 없으며, 파라미터 크기 외에도 데이터와 정렬 방식이 성능에 미치는 지대한 영향을 명확히 보여준다.
Table 2: 주요 모델 벤치마크 성능 비교
| 벤치마크 (Benchmark) | Nemotron-4-340B-Base | Llama-3 70B | Mixtral 8x22B | Qwen-2 72B | Nemotron-4-340B-Instruct | Llama-3 70B Instruct | Mixtral-8x22B Instruct | Qwen-2 72B Instruct | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU (5-shot) | 79.9 | 80.3 | 78.0 | 79.5 | 78.7 | 82.0 | 78.4 | 79.7 | |
| GSM8K (8-shot, maj@1) | 87.5 | 92.2 | 87.1 | 91.6 | 92.3 | 94.1 | 89.1 | 91.9 | |
| HumanEval (0-shot, pass@1) | 54.9 | 57.3 | 54.3 | 55.5 | 73.2 | 81.7 | 71.3 | 72.0 | |
| BBH (3-shot) | 88.0 | 84.1 | 83.3 | 84.9 | - | - | - | - | |
| ARC-c (25-shot) | 96.5 | 95.8 | 95.5 | 96.2 | - | - | - | - | |
| MT-Bench (GPT-4 Judge) | - | - | - | - | 8.22 | 9.16 | 8.32 | 8.81 | |
| IFEval (Instruction-Strict Acc) | - | - | - | - | 86.1 | 87.2 | 82.3 | 88.5 |
출처: Nemotron-4 340B Technical Report 및 관련 모델 카드.1 일부 점수는 다른 출처의 Instruct 모델 벤치마크에서 참조함.
이러한 벤치마크 결과는 중요한 시사점을 던져준다. Nemotron-4 340B는 Llama-3 70B와 같은 모델에 비해 파라미터 수가 거의 5배에 달함에도 불구하고, MMLU나 HumanEval과 같은 일부 표준 벤치마크에서는 더 작은 모델에 뒤처지거나 비슷한 성능을 보인다. 이는 LLM의 성능이 단순히 파라미터 크기에 비례하여 증가하는 것이 아님을 명백히 보여준다. 아키텍처의 효율성, 훈련 데이터의 질과 구성, 그리고 정렬 방식의 정교함이 모델의 최종 성능에 결정적인 영향을 미친다. Nemotron-4가 상식 추론과 같은 특정 영역에서 강점을 보이는 것은 9조 토큰이라는 방대한 데이터가 모델의 ‘기초 지식 체력’을 넓히는 데는 효과적이었음을 시사한다. 그러나 복잡한 다중 작업 이해나 특정 기술(코딩)의 정교함 측면에서는, 더 적은 데이터라도 고도로 정제되고 목표 지향적으로 구성된 데이터셋으로 훈련 및 정렬된 모델이 더 효율적일 수 있음을 암시한다. 결국, Nemotron-4의 성능 프로파일은 ‘모델의 능력’이 단일 차원이 아니며, 각기 다른 작업에 따라 요구되는 능력과 그를 위한 최적의 훈련 전략이 다를 수 있음을 명확히 보여주는 사례이다.
Nemotron-4 340B 모델군은 독립적인 소프트웨어라기보다는, NVIDIA가 수년간 구축해 온 하드웨어 및 소프트웨어 생태계의 정점에 있는 결과물이다. 모델의 훈련, 최적화, 배포 전 과정은 NVIDIA의 통합된 풀스택(full-stack) 솔루션과 긴밀하게 연계되어 있으며, 이는 Jensen Huang CEO가 강조하는 ‘AI 팩토리(AI Factory)’ 비전의 구체적인 실현이다.43
3400억 개라는 막대한 파라미터를 가진 Nemotron-4 340B 모델의 훈련은 일반적인 컴퓨팅 환경에서는 불가능하다. NVIDIA는 이 모델을 훈련하기 위해 768개의 DGX H100 노드, 즉 총 6,144개의 H100 GPU를 동원했다.3 이러한 초거대 규모의 훈련을 가능하게 하는 핵심 소프트웨어는
Megatron-Core 프레임워크다.47 Megatron-Core는 대규모 모델 훈련을 위해 NVIDIA가 개발한 오픈 소스 라이브러리로, 다음과 같은 정교한 병렬 처리 기법을 제공한다:
Nemotron-4 340B 훈련에는 8-way 텐서 병렬, 12-way 파이프라인 병렬, 그리고 데이터 병렬이 복합적으로 사용되었다.46 또한, 이러한 소프트웨어 최적화는 NVIDIA Hopper 아키텍처의 하드웨어적 특성과 결합하여 시너지를 낸다. Hopper GPU가 지원하는 FP8(8비트 부동소수점) 데이터 형식을 활용하면, BF16/FP16 대비 메모리 사용량을 절반으로 줄이면서도 연산 처리량은 크게 향상시킬 수 있다.49
훈련된 모델을 실제 서비스에 배포할 때는 추론(inference) 성능, 즉 응답 속도와 처리량이 중요하다. TensorRT-LLM은 Nemotron-4와 같은 LLM의 추론 과정을 가속하고 최적화하기 위해 설계된 오픈 소스 라이브러리다.6 TensorRT-LLM은 여러 최적화 기법을 자동으로 적용하여 추론 성능을 극대화한다 51:
Nemotron-4 모델군은 모두 TensorRT-LLM에 최적화되어 있어, 텐서 병렬 처리를 활용한 다중 GPU/다중 노드 환경에서의 효율적인 대규모 추론이 가능하다.6
NVIDIA는 사용자가 Nemotron-4 모델을 자신의 목적에 맞게 쉽게 활용할 수 있도록 NVIDIA NeMo 프레임워크를 제공한다.5 NeMo는 데이터 큐레이션부터 모델 미세 조정, 정렬, 평가, 배포에 이르는 엔드-투-엔드 워크플로우를 지원하는 통합 플랫폼이다.53 사용자는 NeMo를 통해 Nemotron-4 Base 모델을 자신의 독점 데이터로 지도 미세 조정(SFT)하거나, LoRA(Low-Rank Adaptation)와 같은 파라미터 효율적 미세 조정(PEFT) 기법을 적용할 수 있다. 또한,
NeMo-Aligner 툴킷을 사용하여 DPO, RLHF와 같은 고급 정렬 기법을 적용하는 것도 가능하다.9
기업 환경에서 요구되는 보안, 안정성, 기술 지원을 위해서는 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 플랫폼을 통해 NeMo와 TensorRT-LLM에 접근할 수 있다.6 이는 Nemotron-4와 같은 개방형 모델을 기업의 프로덕션 환경에 안정적으로 배포할 수 있는 경로를 제공한다.
Nemotron-4 340B와 같은 거대 모델을 구동하기 위해서는 상당한 하드웨어 자원이 필요하다. BF16 정밀도로 추론을 실행하기 위해서는 최소 8개의 H200 GPU 또는 16개의 H100/A100 80GB GPU가 장착된 2개의 노드가 필요하다.5 이는 개인 개발자나 소규모 조직이 감당하기 어려운 수준으로, 필연적으로 고성능 NVIDIA 하드웨어나 이를 기반으로 하는 클라우드 서비스의 사용을 전제한다.
이처럼 Nemotron-4는 NVIDIA의 하드웨어(GPU, NVLink), 소프트웨어(CUDA, Megatron-Core, NeMo, TensorRT-LLM), 그리고 클라우드 서비스(DGX Cloud)로 이어지는 수직 통합 생태계 안에서 최적의 성능을 발휘하도록 설계되었다. 이는 단순한 기술적 성취를 넘어, 경쟁사들이 쉽게 모방할 수 없는 강력한 상업적 ‘해자(economic moat)’를 구축하는 전략의 일환이다. CUDA라는 독점적인 소프트웨어 스택과 이에 최적화된 하드웨어의 강력한 결합은 개발자들을 NVIDIA 생태계 안에 머물게 하는 강력한 ‘락인(lock-in)’ 효과를 창출한다.55 Nemotron-4와 같은 매력적인 개방형 모델을 제공함으로써 더 많은 개발자를 자사 생태계로 유입시키고, 일단 유입된 개발자들은 자연스럽게 NVIDIA의 전체 스택을 사용하게 되어 시장 지배력을 강화하는 선순환 구조가 완성된다. 결국, Nemotron-4의 ‘개방성’은 역설적으로 NVIDIA의 ‘폐쇄적인’ 풀스택 생태계를 더욱 강화하는 효과를 낳는다.
Nemotron-4 340B 모델군은 최첨단 기술의 집약체이지만, 동시에 모든 대규모 언어 모델이 직면하는 근본적인 한계와 윤리적 문제로부터 자유롭지 않다. NVIDIA는 이러한 위험을 인지하고 있으며, 이를 완화하기 위한 다층적인 안전성 평가 체계를 구축하여 적용하고 있다.
Nemotron-4의 지식 기반은 인터넷에서 수집된 방대한 텍스트와 코드 데이터이다. 이 데이터에는 인류의 지식과 창의성뿐만 아니라, 사회에 만연한 편견, 차별적 고정관념, 유해한 언어, 잘못된 정보 등이 그대로 포함되어 있다.5 모델은 훈련 과정에서 이러한 부정적인 패턴까지 학습하게 되며, 특정 프롬프트에 대해 편향된 시각을 드러내거나 유해한 콘텐츠를 생성함으로써 이러한 편견을 증폭시킬 위험이 있다.9 예를 들어, 특정 집단에 대한 부정적인 고정관념을 강화하는 텍스트를 생성하거나, 혐오 발언을 만들어낼 수 있다.
Nemotron-4는 통계적 패턴을 기반으로 다음에 올 확률이 가장 높은 단어를 예측하는 방식으로 작동하기 때문에, 생성하는 내용의 사실 여부를 스스로 검증할 능력이 없다. 이로 인해 모델은 때때로 부정확하거나 완전히 허위인 정보를 그럴듯하게 생성하는 ‘사실 왜곡(Hallucination)’ 현상을 보일 수 있다.5 또한, 사용자의 질문에 대해 핵심적인 정보를 누락하거나, 관련 없는 내용을 장황하게 늘어놓거나, 심지어 프롬프트에 명시적으로 공격적인 내용이 없더라도 사회적으로 용납되지 않는 부적절한 텍스트를 생성할 가능성이 상존한다.
NVIDIA는 이러한 내재적 위험을 관리하고 모델의 안전성을 확보하기 위해, Nemotron-4 340B Instruct 모델을 대상으로 광범위하고 다층적인 안전성 평가를 수행했다.6 이 평가는 자동화된 도구, 데이터셋 기반의 정량적 평가, 그리고 인간 전문가의 창의적 공격을 결합한 하이브리드 접근법을 채택하고 있다. 이는 단일 벤치마크 점수에 의존하는 것을 넘어, 알려진 위협과 알려지지 않은 위협 모두에 대응하려는 시도이다.
NVIDIA는 이러한 다층적 안전 장치에도 불구하고 모델이 완벽하게 안전할 수는 없음을 인정하며, ‘신뢰할 수 있는 AI는 공유된 책임’이라는 원칙을 강조한다.5 최종적으로 모델을 특정 애플리케이션에 적용하는 개발자는 해당 산업 분야의 규제와 요구사항을 준수하고, 자신들의 사용 사례에서 발생할 수 있는 잠재적 오용이나 위험을 신중하게 평가하고 관리해야 할 책임이 있다.
NVIDIA의 Nemotron-4 340B 모델군은 단순히 또 하나의 거대 언어 모델의 등장을 넘어, AI 개발의 근본적인 패러다임 전환을 예고하는 중요한 이정표이다. 이 모델군의 진정한 가치는 개별 벤치마크 점수보다는, AI 개발의 가장 큰 장벽이었던 고품질 데이터 문제를 정면으로 돌파하려는 혁신적인 접근 방식과 그 전략적 함의에 있다.
Nemotron-4는 고품질 합성 데이터가 실제 데이터를 대규모로 대체하거나 효과적으로 보완하여 LLM 훈련의 핵심 자원으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다. 특히, 정렬 과정에서 98% 이상을 합성 데이터에 의존했음에도 불구하고 경쟁력 있는 성능을 달성한 것은, 데이터 희소성 문제를 겪는 특정 전문 분야(의료, 법률, 금융 등)에서 맞춤형 AI 모델 개발을 가속화할 수 있는 강력한 가능성을 제시한다.3 또한, 실제 개인정보를 포함하지 않는 합성 데이터를 사용함으로써 데이터 프라이버시 규제 준수 문제를 원천적으로 우회할 수 있다는 점은 기업 환경에서 AI 도입을 촉진하는 중요한 요인이 될 것이다.4
그러나 합성 데이터가 주도하는 미래는 새로운 도전을 동반한다. AI가 생성한 데이터를 다음 세대 AI가 반복적으로 학습할 경우, 점차 현실 세계의 데이터 분포에서 벗어나 다양성을 잃고 성능이 퇴화하는 ‘모델 붕괴’ 또는 ‘AI 근친교배(AI inbreeding)’ 현상이 발생할 수 있다는 심각한 우려가 제기된다.65 Nemotron-4의 자기 강화 파이프라인은 본질적으로 이러한 위험을 내포하고 있다. 이 문제를 완화하기 위한 전략은 필수적이다. 첫째, 파이프라인에 지속적으로 소량의 신선한 실제 데이터를 주입하여 분포의 왜곡을 보정해야 한다. 둘째, Nemotron-4 Reward 모델과 같은 강력하고 다차원적인 품질 필터링 메커니즘을 통해 생성된 데이터의 품질과 다양성을 엄격하게 관리하고, 편향된 데이터가 루프 내에서 증폭되는 것을 막아야 한다.69 마지막으로, 최종 검증 단계에 인간 전문가가 참여하는 ‘인간 참여형 루프(Human-in-the-loop)’를 도입하여, 모델이 생성한 데이터의 사실성과 건전성을 주기적으로 평가하고 교정하는 과정이 반드시 필요하다.70
NVIDIA는 Nemotron-4에 대해 상업적 사용, 수정, 파생 모델 배포를 허용하는 매우 관대한 ‘NVIDIA Open Model License’를 채택했다.5 이는 더 많은 개발자와 기업들이 Nemotron-4를 기반으로 새로운 AI 애플리케이션과 서비스를 개발하도록 유도하는 강력한 유인책이다. 이러한 개방 정책은 AI 개발의 문턱을 낮추어 생태계의 혁신을 촉진하는 ‘민주화’에 기여하는 것처럼 보인다. 그러나 동시에, Nemotron-4의 잠재력을 최대한 끌어내기 위해서는 NVIDIA의 고성능 GPU, CUDA, NeMo, TensorRT-LLM 등 자사의 하드웨어 및 소프트웨어 스택에 깊이 의존하게 만드는 구조를 가지고 있다. 이는 결과적으로 AI 인프라가 NVIDIA 중심으로 더욱 강력하게 ‘중앙집중화’되는 결과를 낳는다. 즉, Nemotron-4는 AI 생태계의 상위 계층에서는 다양성과 혁신을 촉진하지만, 그 기반이 되는 하위 인프라 계층에서는 NVIDIA의 지배력을 더욱 공고히 하는 이중적인 역할을 수행하는, 고도로 계산된 전략적 자산이다.
결론적으로, Nemotron-4 340B는 그 자체의 성능만으로도 주목할 만한 모델이지만, 그 진정한 의의는 AI 개발의 패러다임을 ‘모델 훈련’ 중심에서 ‘데이터 생성 및 큐레이션’ 중심으로 전환시키는 촉매 역할에 있다. Nemotron-4가 제시한 청사진은 미래의 AI 개발이 어떻게 이루어질지에 대한 중요한 방향성을 제시한다.
향후 연구는 다음과 같은 방향으로 심화되어야 할 것이다. 첫째, Nemotron-4 파이프라인을 특정 전문 분야에 적용하여, 해당 도메인의 고유한 특성과 복잡성을 반영하는 고품질 합성 데이터셋을 구축하고 그 효용성을 검증하는 연구가 필요하다. 둘째, 모델 붕괴 현상을 조기에 탐지하고 정량적으로 측정할 수 있는 지표를 개발하고, 이를 방지하기 위한 알고리즘적 개입(예: 데이터 분포 보정, 다양성 강화 기법)에 대한 연구가 시급하다. 마지막으로, 데이터 생성 루프에 인간 전문가의 피드백을 보다 효율적이고 확장 가능하게 통합하는 방법론(Active Learning, Human-AI Collaboration 등)을 개발하여, 합성 데이터의 품질과 신뢰성을 지속적으로 향상시키는 노력이 요구된다. Nemotron-4는 끝이 아니라, 데이터 중심 AI 시대의 본격적인 시작을 알리는 신호탄이다.
| Nemotron-4 340B:Game-Changing Approach to AI | by Naman Tripathi - Medium, 8월 23, 2025에 액세스, https://naman1011.medium.com/nemotron-4-340b-nvidias-game-changing-approach-to-ai-9e6b8957e37b |
| Mastering LLM Techniques: Inference Optimization | NVIDIA Technical Blog, 8월 23, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/ |
| Applying Mixture of Experts in LLM Architectures | NVIDIA Technical Blog, 8월 23, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/applying-mixture-of-experts-in-llm-architectures/ |
| What is mixture of experts? | IBM, 8월 23, 2025에 액세스, https://www.ibm.com/think/topics/mixture-of-experts |
| Nvidia’s Neotron 4 340B : Transforming Synthetic Data Generation | by Shubham Shardul, 8월 23, 2025에 액세스, https://medium.com/@shubham.shardul2019/nvidias-neotron-4-340b-transforming-synthetic-data-generation-cf5a53788a6d |
| Analysis of Nemotron-4–340B-Instruct | by Charan H U | Medium, 8월 23, 2025에 액세스, https://charanhu.medium.com/analysis-of-nemotron-4-340b-instruct-65e6c877c71f |
| Build Custom Generative AI | NVIDIA NeMo, 8월 23, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/products/nemo/ |
| Does NVIDIA have a Moat ? | GraniteShares, 8월 23, 2025에 액세스, https://graniteshares.com/institutional/us/en-us/research/does-nvidia-have-a-moat/ |
| Should You Buy Nvidia Stock Before Aug. 27? | The Motley Fool, 8월 23, 2025에 액세스, https://www.fool.com/investing/2025/08/22/should-you-buy-nvidia-stock-before-august-27/ |
| Defining LLM Red Teaming | NVIDIA Technical Blog, 8월 23, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/defining-llm-red-teaming/ |
| Why Synthetic Data Is Taking Over in 2025: Solving AI’s Data Crisis | Humans in the Loop, 8월 23, 2025에 액세스, https://humansintheloop.org/why-synthetic-data-is-taking-over-in-2025-solving-ais-data-crisis/ |