ITPE * JackerLab

개요대규모 언어 모델(LLM)의 성능은 탁월하지만, 그에 따른 추론 비용, 응답 지연, 에너지 소모는 실무 적용에 큰 제약 요소로 작용합니다. 특히 다양한 복잡도의 요청에 대해 동일한 모델을 사용하는 것은 리소스 낭비를 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 **LLM Cascade Compression (LCC)**입니다. LCC는 여러 단계의 크기와 성능을 가진 모델을 계층적으로 배치하고, 요청의 난이도에 따라 적절한 모델을 선택함으로써 효율성과 성능을 동시에 확보하는 전략입니다.1. 개념 및 정의LLM Cascade Compression은 다양한 크기(예: 1B, 7B, 13B, 65B)의 언어 모델을 계단식으로 구성한 후, 각 요청에 대해 최소한의 모델로 처리 시도하고, 응답이 부..

개요Guided Beam Merge는 대형 언어 모델(LLM)에서 생성 품질을 유지하면서도 디코딩 속도를 높이기 위한 혁신적인 하이브리드 디코딩 기법이다. 여러 디코딩 결과를 동시 생성한 뒤, 외부 또는 내부 가이던스를 통해 최적 후보를 병합함으로써 전통적인 Beam Search의 속도 한계를 극복한다.1. 개념 및 정의Guided Beam Merge는 여러 개의 Beam 결과(토큰 시퀀스)를 생성한 후, 가이드 모델 또는 점수 기준에 따라 가장 적절한 시퀀스를 선택하거나 병합하여 최종 출력을 생성하는 디코딩 기법이다. Beam Search의 탐색 성능과 Speculative Decoding의 속도 이점을 결합한 방식이다.목적 및 필요성생성 품질과 응답 속도 간 균형 확보사용자 의도에 부합하는 정밀한 출..