Core Concepts
대규모 언어 모델의 효율성과 다양한 하드웨어 플랫폼에 배포할 수 있게 하는 양자화 기술의 핵심 사항들
Abstract
이 문서는 대규모 언어 모델(LLM) 양자화의 5가지 핵심 사항을 다룹니다.
양자화 이해하기:
양자화는 모델 압축 기술로, LLM 내 가중치와 활성화 함수의 정밀도를 낮추는 것
이를 통해 모델 크기를 크게 줄일 수 있으며, 메모리 사용량과 저장 공간을 감소시킬 수 있음
LLM 파라미터 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라 양자화가 필수적인 기술이 되었음
양자화 유형:
정적 양자화: 모델 학습 후 추론 시 적용
동적 양자화: 추론 시 입력 데이터에 따라 동적으로 적용
혼합 정밀도 양자화: 다양한 정밀도를 조합하여 적용
양자화 도구:
PyTorch, TensorFlow 등의 프레임워크에서 제공하는 양자화 도구 활용
모델 성능 저하를 최소화하며 효과적으로 양자화할 수 있음
양자화 적용 시 고려사항:
모델 정확도, 추론 속도, 메모리 사용량 등의 균형을 맞추어야 함
다양한 실험을 통해 최적의 양자화 설정을 찾아야 함
양자화 모범 사례:
모델 아키텍처, 데이터 유형, 하드웨어 등을 고려하여 양자화 전략 수립
점진적으로 양자화 수준을 높여가며 모델 성능을 모니터링해야 함
Stats
LLM 파라미터 수가 기하급수적으로 늘어났다.
양자화를 통해 모델 크기를 크게 줄일 수 있으며, 메모리 사용량과 저장 공간을 감소시킬 수 있다.
Quotes
"양자화는 모델 압축 기술로, LLM 내 가중치와 활성화 함수의 정밀도를 낮추는 것이다."
"양자화를 통해 모델 크기를 크게 줄일 수 있으며, 메모리 사용량과 저장 공간을 감소시킬 수 있다."