장이판

🏷️ 인물 LLM 딥러닝 머신러닝 교수

개요

장이판(张一帆, Yifan Zhang)은 미국 프린스턴 대학교 컴퓨터과학과 박사과정 학생이자 Princeton AI Lab Fellow입니다. 멍디 왕(Mengdi Wang), 앤드류 야오(Andrew Chi-Chih Yao), 콴콴 구(Quanquan Gu) 교수와 협력하며 LLM 추론 능력 향상을 위한 강화학습 기법, 파운데이션 모델 데이터 선별, 새로운 어텐션 메커니즘 설계를 주된 연구 주제로 삼고 있습니다.

"Tensor Product Attention Is All You Need"(arXiv:2501.06425)가 NeurIPS 2025 Spotlight(상위 3%)에 선정되며 어텐션 메커니즘 혁신 연구자로 주목받았습니다. 2025년에는 Stanford University-Elsevier World's Top 2% Scientist에 선정됐으며, 프린스턴 전체 학문 분야에서 분야당 단 1명에게 주어지는 William G. Bowen Merit Fellowship도 수상했습니다.

개인 홈페이지(yifzhang.com)와 GitHub(yifanzhang-pro)를 통해 프로젝트 페이지와 코드를 공개하는 오픈 사이언스 방식을 따르며, 자신의 연구를 커뮤니티에 적극적으로 알리는 방식으로 연구 활동을 이어가고 있습니다.

생애

장이판의 학부 이력은 공개 자료에서 상세하게 확인되지 않습니다. 현재 프린스턴 대학교 컴퓨터과학과 박사과정에 재학 중이며, Princeton AI Lab Fellow 자격으로 연구를 수행합니다. 박사과정 중 UCLA AGI Lab에서 방문 박사과정 연구원으로도 활동했으며, 이 기간에 콴콴 구 교수와의 공동 연구가 이루어졌습니다.

기업 협업 이력도 있습니다. Seed Foundation Model Team의 Top Seed researcher로서 대형 언어 모델 및 멀티모달 모델의 사전학습과 스케일링 연구에 참여했습니다. 이를 통해 학술 연구와 산업 스케일 모델 개발 양쪽을 경험했습니다. CVPR 2026에는 Meta, 프린스턴 대학교, 메릴랜드 대학교와의 공동 연구 3편이 채택되어 컴퓨터 비전 분야로도 연구 영역을 확장하고 있습니다.

수상 이력이 이례적으로 빠릅니다. 프린스턴 전체 학문 분야에서 각 분야당 단 1명에게 주어지는 William G. Bowen Merit Fellowship을 받았으며, 2025년 Stanford-Elsevier World's Top 2% Scientist에도 이름을 올렸습니다. 이는 박사과정 재학 중에 달성한 성과라는 점에서 주목할 만합니다.

업적

장이판의 가장 주목받는 성과는 "Tensor Product Attention Is All You Need"(arXiv:2501.06425)입니다. 텐서 분해를 활용해 쿼리, 키, 값을 저랭크로 압축 표현하는 Tensor Product Attention(TPA)을 제안했습니다. 표준 Multi-Head Attention 대비 KV 캐시 메모리를 크게 줄이면서도 동등하거나 더 나은 언어 모델링 성능을 달성하며, GQA와 MLA보다 빠르고 강력하다는 평가를 받습니다. 이 논문은 NeurIPS 2025 Spotlight(상위 3%)로 선정됐으며, 기존 어텐션 논문인 Attention Is All You Need를 제목에서 직접 인용하는 오마주 형식으로도 화제가 됐습니다.

추론 능력 강화 방향에서도 중요한 연구를 이어왔습니다. 2023년에는 "Cumulative Reasoning with Large Language Models"(arXiv:2308.04371)을 발표했습니다. LLM이 전제를 누적해 나가며 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 방법론으로, 논리 추론과 수학적 문제풀이에서 성능 향상을 보였습니다. 2024년에는 "On the Diagram of Thought"(arXiv:2409.10038)를 통해 LLM 추론 과정을 비선형 다이어그램 구조로 표현하는 프레임워크를 제안하며, 선형 체인 방식의 한계를 넘어서려 했습니다.

2026년 1월에는 "Deep Delta Learning"(arXiv:2601.00417)을 발표했습니다. ResNet의 항등 숏컷을 학습 가능한 기하학적 변환으로 일반화한 연구로, 층마다 단일 스칼라 게이트 하나로 항등 매핑부터 Householder 반사까지 전환하는 Delta Operator를 도입합니다. ACL 2025 Findings에는 수학 텍스트에 대한 제로샷 생성적 분류기를 이용한 자율 데이터 선별 연구도 게재됐으며, 부정 강화학습이 LLM 추론에 미치는 효과를 분석한 연구(arXiv:2506.01347)도 2025년에 발표됐습니다.

여담

장이판은 LLM 추론, 어텐션 메커니즘, 모델 아키텍처, 컴퓨터 비전에 이르기까지 폭넓은 영역을 넘나드는 연구 스타일을 갖고 있습니다. Princeton AI Lab Fellow이면서 UCLA 방문 박사과정, Seed Foundation Model Team 참여까지 다양한 소속을 유지하며 연구 네트워크를 넓히는 방식을 택하고 있습니다.

"Tensor Product Attention Is All You Need"는 제목에서 트랜스포머 원조 논문 Attention Is All You Need를 직접 오마주해 주목을 끌었습니다. NeurIPS 2025 Spotlight가 입증하듯 주목도 높은 성과였으며, TPA 구현 코드는 GitHub tensorgi/TPA 저장소에 공개되어 있습니다.

박사과정 재학 중에 이미 World's Top 2% Scientist에 선정되고 William G. Bowen Merit Fellowship을 받는 것은 이례적인 일로, 학계에서 이른 단계부터 광범위한 인정을 받고 있는 연구자입니다. X(구 Twitter)(@yifan_zhang_)에서 새 논문을 직접 설명하는 방식으로 연구 커뮤니케이션에도 적극적입니다.

주요 논문