이 논문은 검색 증강 언어 모델의 추론 속도와 저장 공간 효율성을 개선하는 이진 토큰 표현(BTR)을 소개한다.
검색 증강 언어 모델은 질문에 대한 답변을 생성할 때 관련 문서를 검색하여 활용하는데, 이 과정에서 많은 계산 비용이 발생한다. BTR은 문서 토큰을 1비트 벡터로 표현하여 저장하고, 추론 시 이 표현을 활용함으로써 계산 비용을 크게 줄인다.
BTR은 다음과 같은 기술을 사용한다:
이를 통해 BTR은 기존 모델 대비 최대 4배 빠른 추론 속도와 100배 작은 저장 공간을 달성하면서도 95% 이상의 성능을 유지할 수 있다.
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by Qingqing Cao... kl. arxiv.org 05-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.01329.pdfDybere Forespørgsler