AI
수식없이 GPT(트랜스포머) 이해하기. 2편
두줄요약
GPT 기반 LLM의 추론 최적화와 양자화 개념을 설명했습니다. DeepSeek의 Latent Vector 기반 방식으로 KV Cache 메모리를 줄이는 사례도 다뤘습니다.
핵심 내용
- GPT 기반 LLM의 추론 효율 개선을 위한 KV Cache 개념 정리
- 모델 크기 확대와 양자화의 관계, 메모리·성능 균형 설명
- DeepSeek 사례를 통한 Latent Vector 기반 KV 계산 최적화와 메모리 절감
적용해볼 점
- 추론 시 반복 연산을 줄이기 위한 KV Cache 활용 고려
- 모델 규모와 메모리 제약을 함께 보며 양자화 적용 검토
- 대규모 모델 운영에서 구조 단순화와 자원 절감 방향 점검