Kernkonzepte
대규모 언어 모델(LLM)의 성능 저하를 최소화하면서 효율성을 극대화하기 위해 신경망 아키텍처 검색(NAS)을 활용한 구조적 가지치기 기법을 제시합니다.
Zusammenfassung
대규모 언어 모델 압축을 위한 신경망 아키텍처 검색 활용 연구 논문 요약
Rhea Sanjay Sukthanker, Benedikt Staffler, Frank Hutter, Aaron Klein. (2024). LLM Compression with Neural Architecture Search. arXiv preprint arXiv:2410.06479v1.
본 연구는 추론 비용이 높은 대규모 언어 모델(LLM)의 크기를 줄이고 레이턴시를 개선하여 다양한 환경에서 효율적인 배포를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.