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개요FlashDecoding은 대형 언어 모델(LLM)에서 응답 생성 속도를 극적으로 향상시키기 위한 확률 기반 디코딩 최적화 기법이다. 기존의 비효율적인 토큰 선택 과정을 개선하고, 하드웨어 친화적 연산 구조를 활용하여 정확도 저하 없이 추론 속도를 최대 2배까지 가속하는 것이 특징이다. 특히 Top-k, Top-p 샘플링 방식의 병목을 해결하는 핵심 기술로 평가된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LLM에서 확률 기반 토큰 디코딩 과정을 GPU 친화적으로 최적화하여 추론 속도를 가속하는 기법목적정확도 유지 + 디코딩 속도 극대화필요성LLM 추론의 병목인 Sampling 및 Ranking 연산 개선 필요FlashAttention과 유사하게, FlashDecoding은 디코딩 경로를 고속화하는 실용적..

개요EAGLE(Efficiently Accelerated speculative Generation with Large Ensemble)는 LLM 추론 속도를 향상시키기 위해 제안된 추측 디코딩(Speculative Decoding) 기법으로, 다수의 소형 언어 모델이 병렬적으로 예측한 후보 토큰을 큰 LLM이 한번에 검증하는 방식이다. 기존의 토큰 단위 디코딩보다 월등히 빠른 응답 속도를 제공하며, 고성능 LLM을 실시간 응용에 적용하기 위한 핵심 기술 중 하나로 주목받는다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의작은 LLM들이 생성한 후보 시퀀스를 큰 LLM이 일괄 검증하여 추론 속도를 향상시키는 디코딩 전략목적대형 언어 모델의 토큰 생성 병목을 제거하여 처리 속도 개선필요성높은 정확도의 LLM을 실제 애..

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..