ITPE * JackerLab

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..

개요Speculative Decoding은 대형 언어 모델(LLM) 또는 생성형 AI 시스템의 응답 속도를 획기적으로 향상시키기 위한 디코딩 최적화 기법이다. 사전 예측된 후보 토큰을 바탕으로 병렬 처리와 검증을 통해 생성 시간을 줄이는 이 기술은 실시간 AI 응답이 필요한 다양한 분야에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Speculative Decoding은 작은 추론 모델(초안 모델)이 여러 개의 후보 응답을 먼저 생성하고, 이를 큰 기준 모델(정확성 검증 모델)이 검토하여 확정하는 방식이다. 이는 Transformer 기반 언어 모델에서 응답 생성 시 병목이 되는 토큰별 생성 과정을 병렬화해 전체 속도를 높인다.목적 및 필요성LLM의 응답 속도 개선실시간 서비스 대응력 확보컴퓨팅 자원 최적화 및 처..