수식없이 GPT(트랜스포머) 이해하기. 2편

이 게시물은 GPT 기반 대규모 언어 모델(LLM)의 최적화 기법과 성능 개선 방법을 설명합니다.

주요 내용

• KV Cache를 활용해 불필요한 연산을 줄이고 계산 효율을 높이는 방법
• 모델 크기 조절과 양자화를 통해 메모리 사용량과 성능 간 균형 맞추기
• DeepSeek의 Latent Vector 기반 계산 방식으로 KV Cache의 메모리 사용을 대폭 개선한 사례

핵심 메시지

대규모 모델 운영 시 리소스와 성능을 동시에 고려하는 최적화 전략이 중요하며, 다양한 기법을 통해 실사용이 가능한 LLM 모델 개선 방향을 제시합니다.