완벽한 데이터의 함정: 지능형 모델링을 위한 전략적 정보 손실
데이터를 완벽하게 유지하려는 노력이 오히려 모델의 추론 비용과 성능을 저해할 수 있는 역설을 다룹니다. 필요에 따라 정보를 선택적으로 버리는 '전략적 손실'의 가치를 설명합니다.
데이터 모델링지식 증류LLM 최적화AI 비용 절감+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
KV 캐시의 물리적 한계와 VRAM: 왜 무한한 컨텍스트는 불가능한가?
LLM의 컨텍스트 길이가 길어질수록 KV 캐시가 점유하는 VRAM이 기하급급적으로 늘어나는 구조적 문제를 다룹니다. 하드웨어의 물리적 한계 내에서 지능을 유지하기 위한 메모리 관리의 필연성을 설명합니다.
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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