대규모 언어 모델의 추론 속도를 높이기 위해 입력 샘플에 독립적인 통합 레이어 스킵핑 전략을 제안한다. 이 전략은 일관되고 예측 가능한 가속 효과를 보장하며, 모델의 레이어 간 표현 변화를 최소화하여 성능 저하를 완화한다.
대규모 언어 모델의 구조 변경 없이도 의미 적응형 토큰을 통해 고품질 초안 토큰을 생성할 수 있으며, 이를 통해 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
ALISA는 희소성 인식 알고리즘과 동적 스케줄링을 통해 자원 제한 시스템에서 대규모 언어 모델 추론 성능을 크게 향상시킨다.