더 빠른 언어 모델을 위한 KV 캐시 트릭
2025-01-28
대규모 언어 모델(LLM)의 느린 텍스트 생성 속도는 자기 주의 메커니즘의 계산 복잡성 때문입니다. 이 기사에서는 KV 캐싱 및 최적화 기법을 살펴봅니다. KV 캐싱은 각 토큰의 키-값 쌍을 저장하여 중복 계산을 피하고 복잡성을 O(n³)에서 O(n²)로 줄이지만, 메모리 소비는 여전히 상당합니다. 이 기사에서는 주의 점수에 기반한 토큰 선택 및 가지치기, 사후 압축 기술, 다중 헤드 잠재적 주의(MLA)와 같은 아키텍처 재설계 등 11개의 논문에서 제안된 최적화 기법을 자세히 설명합니다. 이러한 기법들은 메모리 사용량과 계산 효율성의 균형을 맞추어 ChatGPT와 같은 모델이 더 빠르고 효율적으로 텍스트를 생성할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.