ITPE * JackerLab

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..

개요Medusa는 LLM(Large Language Model) 추론 속도를 가속화하기 위해 설계된 멀티 디코딩(Multi-decoding) 프레임워크입니다. 기존의 토큰 단위 디코딩 방식을 개선하여, 여러 개의 후보 토큰 시퀀스를 동시에 예측하고 검증함으로써 추론 효율성을 크게 향상시킵니다. 이는 특히 대규모 언어 모델에서 응답 지연(latency)을 줄이고, 실시간 응용 서비스(예: 챗봇, 검색, 추천 시스템)에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Medusa는 멀티 디코딩 헤드를 추가하여 LLM의 토큰 생성 속도를 가속화하는 프레임워크입니다.목적LLM 추론 시 토큰 단위 생성의 병목 현상을 완화필요성대규모 모델일수록 응답 시간이 길어 실시간 응용에서 제약 발생LLM의 대화..

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..