데이터 효율적 모델링: Diffusion 학습과 지식 증류(Distillation)의 상관관계
Diffusion Language Models이 기존 AR 모델보다 적은 데이터로도 높은 성능을 내는 이유를 분석합니다. Bedrock Nova와 같은 최신 모델의 지식 증류 기법이 어떻게 정보 효율성을 극대화하는지 살펴봅니다.
AI딥러닝지식 증류확산 모델+1
LLM의 차세대 엔진, Ring Attention: 초장문 컨텍스트를 정복하는 기술적 돌파구
단순한 KV 캐시 관리를 넘어, 롱 컨텍스트 문제를 해결하기 위한 최신 연구인 Ring Attention과 그 메커니즘을 다룹니다. 분산 환경에서 거대한 문맥 데이터를 어떻게 효율적으로 처리할 수 있는지 분석합니다.
LLM링 어텐션KV 캐시긴 컨텍스트+1
지식 증류(KD)의 역설: 왜 우리는 모델을 깎아내며 지능을 완성하는가
거대한 모델에서 추출한 정수를 작은 모델로 옮기는 지식 증류의 핵심 원리를 탐구합니다. 단순히 크기를 줄이는 것을 넘어, 어떻게 데이터의 압축이 새로운 형태의 효율적 지능을 만드는지 분석합니다.
지식 증류딥러닝모델 경량화인공지능+1
Speculative Decoding의 실전: 모델은 왜 '가설'을 세우고 스스로 검증하는가
LLM의 추론 속도를 높이기 위해 제안된 Speculative Decoding 기술의 메커니즘을 분석합니다. 하나의 거대 모델이 답변을 내놓는 대신, 작은 모델이 초안을 작성하고 큰 모델이 이를 검증하는 협업 구조를 다룹니다.
추측적 디코딩LLM딥러닝추론 최적화+1
SwiftKV: LLM 추론 효율을 극대화하는 차세대 KV 캐시 압축 기술의 원리
SwiftKV 알고리즘이 어떻게 KV 캐시 점유율을 획기적으로 줄이면서도 모델의 핵심 성능을 유지하는지 설명합니다. 데이터 손실을 전략적으로 활용하여 VRAM 효율을 높이는 기술적 메커니즘을 다룹니다.
LLMKV 캐시메모리 최적화VRAM+1