IBM의 Bamba: Transformer의 2차 병목 현상 극복

오늘날 LLM을 구동하는 Transformer 아키텍처는 효과적이지만, 긴 대화에서는 2차 병목 현상으로 어려움을 겪습니다. IBM이 오픈소스로 공개한 Bamba 모델은 상태 공간 모델(SSM)과 Transformer를 효과적으로 결합하여 이 문제를 해결합니다. Bamba는 메모리 요구 사항을 크게 줄여 유사한 Transformer보다 최소 2배 빠른 속도를 달성하면서 정확도를 유지합니다. 수조 개의 토큰으로 훈련된 Bamba는 수백만 개의 토큰으로 이루어진 대화를 처리할 수 있으며, 추가 최적화를 통해 최대 5배까지 속도가 향상될 수 있습니다.