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LLM Latency Budgeting (LLB)

개요LLM Latency Budgeting(LLB)은 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 지연 시간을 예측하고 통제하기 위한 전략적 기법이다. 특히 사용자 대화형 AI, 실시간 응답 시스템, API 기반 서비스 등에서 모델 응답 지연을 사전에 조정하고 SLA(Service Level Agreement)를 만족하기 위해 LLM의 구조적·운영적 요소를 예산화(budgeting)하는 접근 방식이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의대규모 언어 모델(LLM)의 추론 지연 시간(Latency)을 정량적으로 분할 및 관리하는 기법목적실시간 서비스를 위한 응답 시간 예측 가능성과 품질 보장 확보필요성사용자 경험 저하 방지 및 고비용 모델 운영 효율화를 위해 지연 시간 제어 필수2. 특징특징설명기존 대비 차별점예측 가..

Topic 2025.07.17

Speculative Sampling

개요Speculative Sampling은 LLM 추론 시 디코딩 속도를 비약적으로 향상시키기 위한 전략으로, 빠르지만 부정확한 작은 모델(Speculator)이 후보 토큰 시퀀스를 먼저 생성하고, 이를 큰 모델(Main Model)이 검증하는 방식으로 작동합니다. 이중 추론 구조를 통해 정확도를 유지하면서도 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있어, 실시간 응답이 중요한 AI 서비스에 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의Speculative Sampling은 빠른 예측기(Speculator)와 정확한 검증기(Main LLM)의 조합을 활용해, 다수의 토큰을 한 번에 생성하고 이를 일괄적으로 검증하는 비동기적 디코딩 최적화 기법입니다.핵심 구조: Fast Draft → Selectively Accept → C..

Topic 2025.05.22
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