기본값인 데는 이유가 있어
2026년에도 대부분 팀에는 표준 Transformer + FlashAttention-3 + GQA가 알맞은 아키텍처야. 32K 토큰 미만의 범용 언어 작업, 복잡한 추론과 여러 단계 논리, few-shot in-context learning, 멀리 떨어진 문맥을 지켜야 하는 코드 생성에 기본으로 써. 미세 조정, 서비스, 공동체 지원, 감시, 디버깅 도구처럼 생태계 성숙도가 중요한 작업에도 마찬가지야.
사용 사례가 Transformer의 병목에 닿지 않는다면 바꿀 이유가 없어. 2026년의 대부분 작업에는 여전히 Transformer가 가장 잘 맞아. 새 아키텍처를 채택하려면 처음부터 다시 학습하거나 호환 체크포인트를 찾아야 하고, 새 서비스 기반 시설을 만들며 제한된 공동체 지원과 까다로운 학습 안정성을 감수해야 해. 이름을 붙이고 측정할 수 있는 구체적인 확장 벽에 부딪혔을 때만 그 비용을 보상받을 수 있어.
먼저 끝까지 적용할 최적화 스택
아키텍처 변경을 검토하기 전에 Transformer 최적화 스택부터 끝까지 적용해. 대부분 팀은 이걸 다 하지 않아.
- FlashAttention-3 — 어텐션 계산 자체를 줄여.
- GQA 또는 MQA — KV 캐시를 줄여.
- Sliding-window attention — 문맥의 무늬가 허용할 때 실질적인 계산량을 제곱보다 낮게 만들어.
- 양자화(INT8, FP8, AWQ, GPTQ, SmoothQuant) — 메모리와 처리량을 개선해.
- Speculative decoding — 초안 모델과 함께 생성 비용을 분산해.
- vLLM PagedAttention 또는 동등한 방식 — 서비스할 때 KV 캐시 메모리를 관리해.
- 연속 배치 — 여러 사용자를 처리할 때 처리량을 높여.
이 최적화를 함께 적용하면 같은 하드웨어 비용으로 실질적인 서비스 용량을 5–10배 늘릴 수 있어. 아직 적용하지 않았는데 벌써 아키텍처 교체를 고민한다면 잘못된 문제를 풀고 있을 가능성이 커.