![[논문리뷰] Inference-Time Hyper-Scaling with KV Cache Compression](https://cdn-thumbnails.huggingface.co/social-thumbnails/papers/2506.05345/gradient.png)
[논문리뷰] Inference-Time Hyper-Scaling with KV Cache Compression
논문 링크 Dynamic Memory Sparsification(DMS): KV 캐시 8× 압축으로 LLM 하이퍼-스케일링을 현실로 한 줄 요약 (TL;DR) 1 K 스텝만의 경량 재적합과 지연 퇴출 전략을 결합한 DMS는 KV 캐시를 최대 8× 압축하면서도 Qwen-R1 32B …
26 분
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![[논문리뷰] Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models](https://cdn-thumbnails.huggingface.co/social-thumbnails/collections/nvidia/llama-nemotron-67d92346030a2691293f200b.png)
[논문리뷰] Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models
논문 링크 Hydragen: 공유 프리픽스가 있는 대규모 배치를 32 × 빠르게 디코딩하는 비밀 병기 한 줄 요약 (TL;DR) Softmax 분모 재스케일링으로 프리픽스-서픽스를 분해해 Code-Llama-13 B 기준 vLLM보다 최대 32배 빠르게, 동일 출력을 보장하며 장문·대규 …
26 분
![[논문리뷰] KIMI K2: OPEN AGENTIC INTELLIGENCE](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2/raw/main/figures/kimi-logo.png){kind=logo}
[논문리뷰] KIMI K2: OPEN AGENTIC INTELLIGENCE
논문 링크 Kimi K2: 오픈소스 LLM이 에이전트 지능을 향해 내딛은 한 걸음 TL;DR MuonClip 프리트레인 + 대규모 에이전틱 툴 데이터 + Verifiable‑RL 정렬의 3‑단계 파이프라인으로, Kimi K2는 τ²‑Bench 66.1·SWE‑bench 65.8 등에서 …
28 분
[논문리뷰] Qwen3 Technical Report
논문 링크 Qwen 3: 생각량을 조절하는 거대 MoE 언어모델의 진화 한 줄 요약 (TL;DR) Qwen 3는 “얼마나 깊게 생각할지”를 토큰 수치로 직접 제어할 수 있는 Thinking Budget과 128-전문가 MoE 설계를 결합해, 활성 파라미터 22 B 만으로도 기존 100 …
26 분
[논문리뷰] Massive Activations in Large Language Models
논문 링크 Massive Activations, Hidden Biases: 재해석된 Self-Attention의 비밀 한 줄 요약 (TL;DR) 수천만 개 중 4–10 개의 초거대 스칼라(×10 000) 가 LLM · ViT의 성능을 사실상 ‘혼자서’ 지탱한다. 이 스칼라는 입력과 무관 …
24 분
[논문리뷰] Peri-LN: Revisiting Normalization Layer in the Transformer Architecture
논문 링크 Peri-LayerNorm: Post-LN와 Pre-LN을 넘어서는 세 번째 선택지 한 줄 요약 (TL;DR) Residual 직후에 LayerNorm을 한 번 더 넣는 “Peri-LayerNorm(Peri-LN)” 구조만으로 — 400 M→3.2 B 파라미터 LLM …
24 분
![[논문리뷰] SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-bit Training](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/66c0a08bac74db25de8427ec/Tb20E3IJSV6PjcD9Nkvfg.png)
[논문리뷰] SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-bit Training
논문 링크 SageAttention 3 & SageBwd — FP4로 달리고 8-bit로 학습한다 📝 한 줄 요약 (TL;DR) Blackwell 세대 GPU의 FP4 Tensor Core를 100 % 활용하도록 설계된 SageAttention 3(추론)과 SageBwd(훈련) …
26 분
![[논문리뷰] Helix Parallelism: Rethinking Sharding Strategies for Interactive Multi-Million-Token LLM Decoding](https://www.storagereview.com/wp-content/uploads/2025/07/image2-2-png-e1752234784623.webp)
[논문리뷰] Helix Parallelism: Rethinking Sharding Strategies for Interactive Multi-Million-Token LLM Decoding
논문 링크 Helix Parallelism: 초장기 LLM 디코딩의 지연-처리량 벽을 깨다 한 줄 요약 (TL;DR) Helix Parallelism은 Attention과 FFN을 서로 다른 병렬화 전략으로 스케줄링해 KV 캐시 중복과 FFN 가중치 로드 병목을 동시에 해소—1 M …
31 분
DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition
논문 링크 Subgoal Curriculum + CoT Consistency: DeepSeek-Prover-V2가 자동 정리 증명의 판을 갈아엎다 TL;DR DeepSeek-Prover-V2는 **“문제를 잘게 쪼개고, 쪼갠 대로 끝까지 맞춘다”**는 원칙으로 소형 7 B …
23 분
Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling
논문 링크 Inference-Time Scaling: DeepSeek-GRM이 초대형 모델을 넘어선 비결 한 줄 요약 (TL;DR) “27 B 모델 × 32배 샘플”—Generative Reward Model(GRM)과 k-Vote 합산만으로 GPT-4o·Nemotron-340B보다 높 …
22 분
Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures
논문 링크 DeepSeek-V3: 2 048 대 H800으로 405 B-급 LLM을 돌린다는 것의 의미 TL;DR ― 한 줄 요약 Multi-Head Latent Attention (MLA) + FP8 MoE + Dual-Pipe + 2-계층 MPFT 덕분에 DeepSeek-V3는 KV …
26 분
Code I/O: Condensing Reasoning Patterns via Code Input-Output Prediction
논문 링크 CODE I/O: 코드 입·출력 + 자연어 CoT로 범용 추론까지 — 데이터 설계만으로 7B-30B LLM을 평균 +2 점 끌어올리다 TL;DR “코드 함수 → 입력·출력 예측 + 체계적 Chain-of-Thought(CoT)”라는 단일 데이터 파이프라인만으로, 3.5 M 샘 …
31 분
Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention
논문 링크 Native Sparse Attention (NSA) — 64 k 토큰도 11× 빠르게, 정확도는 그대로 한 줄 요약 (TL;DR) NSA는 ‘압축 → 선택 → 슬라이딩’ 3 분기 희소 어텐션과 GQA/MQA-친화 커널을 결합해 64 k 컨텍스트에서 디코딩 속도를 11.6 …
31 분
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
논문 링크 DeepSeek-R1: 공개 RL-Only 파이프라인으로 o1 급 추론을 재현하다 TL;DR** DeepSeek-R1은 critic-less GRPO RL + 소량 Cold-Start SFT + 다단계 RL/SFT + 지식 증류 파이프라인으로, AIME-24 pass@1 …
30 분
Janus-Pro: UnifiedMultimodalUnderstanding and Generation with Data and Model Scaling
논문 링크 Janus-Pro 7B: Dual-Encoder Multimodal LLM That Outsmarts Bigger Models 한 줄 요약 (TL;DR) SigLIP 이해 인코더 + VQ 생성 인코더를 완전히 분리한 뒤 7 B 파라미터 LLM에 붙이는 ‘Dual-Encoder …
31 분
DeepSeek-V3 Technical Report
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR) DeepSeek-V3는 671 B-parameter MoE LLM에 Aux-loss-free Load-Balancing Bias + FP8 혼정밀 훈련 + Multi-Token Prediction을 결합해, dense 405 B 모델과 동급 (또는 …
35 분
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
논문 링크 DeepSeek-VL2 — “작고 빠르면서 고해상도까지 정확한” 멀티모달 LLM 한 줄 요약 (TL;DR) Dynamic Tiling × MLA-MoE × 800 B VL 데이터라는 세 축의 설계로, 4.5 B 활성 파라미터 모델이 DocVQA 92.3 / MMStar …
31 분
Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation
논문 링크 📝 Janus: 두 얼굴의 인코더로 멀티모달 이해 + 생성의 딜레마를 깬 1.3 B 모델 한 줄 요약 (TL;DR) Janus는 멀티모달 이해와 이미지 생성에 요구되는 서로 다른 표현 ― 고차원 semantic vs. 저차원 texture ― 의 “표현 충돌”을 듀얼 비전 인 …
30 분
JanusFlow: Harmonizing Autoregression and Rectified Flow for Unified Multimodal Understanding and Generation
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR) JanusFlow는 Rectified Flow + 분리형 비전 인코더 + 표현 정렬로 1.3 B 파라미터 단일 모델만으로 이미지 이해·생성 양쪽에서 동급 최고 성능(FID 9.51 / GenEval 0.63 / MMBench 74.9)을 달성한다.
26 분
Auxiliary-Loss-Free Load Balancing Strategy for Mixture-of-Experts
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR) Loss-Free Balancing(LFB)은 auxiliary loss를 완전히 제거한 채, 전문가별 bias 한 줄 업데이트만으로 Mixture-of-Experts(MoE) 모델의 ‘로드 밸런스 ↔ 성능’ 딜레마를 깨고 **Perplexity ≈ …
28 분
DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR) “끊어 쓰고(Truncate-and-Resume) 탐험하며(내재 보상 MCTS) Lean 4 증명을 찾자” – DeepSeek-Prover-V1.5는 7 B 모델로 miniF2F 63.5 % / *ProofNet 25.3 %*를 달성해 이전 SOTA …
29 분
Fire-Flyer AI-HPC: A Cost-Effective Software-Hardware Co-Design for Deep Learning
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR) Fire-Flyer 2는 1만 대의 PCIe A100 GPU를 HFReduce·HaiScale 스택으로 묶어 DGX-A100의 80 %대 성능을 장비·전력 40 % 절감으로 달성한 ‘가성비형 초대규모 LLM 훈련 클러스터’다.
27 분
DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence
논문 링크 DeepSeek-Coder-V2: 오픈소스 코드-LLM이 GPT-4 급으로 뛰어오른 순간 한 줄 요약 (TL;DR) 236 B 파라미터 MoE + 10.2 T 토큰 + YaRN 128 K 컨텍스트 만으로, **HumanEval 90.2 %·MATH 75.7 %**를 기록해 오 …
30 분
DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence
논문 링크 DeepSeek-Coder: GPT-3.5 Turbo를 추월한 최초의 오픈소스 코드 LLM AI 실무자가 꿈꿔 온 **“상용 수준을 넘어서는 공개 코드 모델”**이 마침내 등장했다. DeepSeek-Coder는 레포지터리 전역 의존성 학습, 16 K 토큰 장문맥, FIM …
28 분
Let the Expert Stick to His Last: Expert-Specialized Fine-Tuning for Sparse Architectural Large Language Models
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR) ESFT (Expert-Specialized Fine-Tuning)은 MoE LLM의 상위 5 ~ 15 % 전문가만 선택적으로 학습해 파라미터·스토리지 90 % 절감과 FFT급 성능을 동시에 달성한, _Sparse LLM 시대의 새로운 PEFT 표 …
26 분
DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR) FLOPs / token로 재정의한 DeepSeek Scaling Law 하나로 모델·데이터·하이퍼파라미터를 자동 결정하여, 2 T token만으로 67 B 파라미터 모델이 LLaMA-2 70 B를 코드·수학·대화·다국어에서 추월했다.
25 분
DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
논문 링크 DeepSeekMoE 정리 – Dense 성능을 40 % FLOPs로 끌어낸 ‘세분화-전문가’ 트릭 한 줄 요약 (TL;DR) Fine-Grained Expert Segmentation (FGES) + Shared Experts (SEI) 로 FFN-MoE …
36 분
DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior
논문 링크 📝 한 줄 요약 (TL;DR) DreamCraft3D는 2-스테이지 3D 생성 파이프라인과 *Bootstrapped Score Distillation(BSD)*라는 비밀 병기를 결합해, 단 한 장의 2D 이미지(또는 텍스트 프롬프트)만으로도 360° 기하 일관성과 사진급 고해 …
28 분
Accelerated Test-Time Scaling with Model-Free Speculative Sampling
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR) STAND (STochastic Adaptive N-gram Drafting)은 추가 학습이나 별도 드래프트 모델 없이도 대규모 LLM의 테스트-타임 스케일링(Test-Time Scaling)을 가속한다. …
27 분
KVzip: Query-Agnostic KV Cache Compression with Context Reconstruction
논문 링크 ⚡️TL;DR KVzip는 LLM의 KV 캐시를 한 번 압축해도 이후 모든 질의 · 세션에서 재사용할 수 있도록 설계된 query-agnostic 캐시 컴프레서다. 그 결과 정확도 손실 ≤ 3 pp를 유지하면서 **레이턴시 2 × ↓, 메모리 60–394 × ↓**를 동시에 …
24 분
Compress, Gather, and Recompute: REFORMingLong-Context Processing in Transformers
논문 링크 ⚡️ REFORM: 100만 토큰도 잊지 않는 LLM 추론 파이프라인 한 줄 요약 (TL;DR) REFORM은 압축(Compress) → 선별(Gather) → 선택적 재계산(Recompute) 세 단계를 하나로 묶어, 단일 H100 GPU에서도 100 만 토큰 문맥을 망각 …
26 분
Mamba Drafters for Speculative Decoding
논문 링크 📝 Mamba Drafters: 선형 SSM으로 외부 Speculative Decoding SOTA 다시 쓰기 한 줄 요약 (TL;DR) Transformer 대신 Mamba SSM을 외부 드래프터로 쓰고, 트리 초안 + UCB …
23 분
Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities
논문 링크 Gemini 2.5: 1 M 토큰·멀티모달·초저지연 LLM의 비밀을 벗기다 한 줄 요약 (TL;DR) Sparse-MoE + Slice-Elastic TPU 학습 + Flash Distillation 덕분에, Gemini 2.5는 1 M 토큰 컨텍스트와 비디오·오디오까지 통합 …
37 분
Accelerating LLM Inference Throughput via Asynchronous KV Cache Prefetching
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 LLM 추론 가속화를 위한 비동기식 KV …
39 분
Hogwild! Inference: Parallel LLM Generation via Concurrent Attention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 Hogwild! Inference 논문 심층 분석 제공해주신 “Hogwild! …
38 분
MMInference: Accelerating Pre-filling for Long-Context Visual Language Models via Modality-Aware Permutation Sparse Attention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 MMInference 논문 리뷰: VLM의 긴 컨텍스트 추론, ‘순열’ …
42 분
PRIMA.CPP: Speeding Up 70B-Scale LLM Inference on Low-Resource Everyday Home Clusters
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 가정용 기기로 700억 매개변수 LLM을 구동하다: prima.cpp 논문 심층 리뷰 최근 대 …
41 분
Slim attention: cut your context memory in half without loss– K-cache is all you need for MHA
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 Slim Attention 논문 심층 분석 제공해주신 “Slim attention: …
30 분
Towards Economical Inference: Enabling DeepSeek’s Multi-Head Latent Attention in Any Transformer-based LLMs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 MHA2MLA 논문 분석: 기존 LLM …
35 분
TransMLA: Multi-Head Latent Attention Is All You Need
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 네, TransMLA 논문(arXiv:2502.07864v5)을 심도 있게 분석하여 강점과 독 …
33 분
X-EcoMLA: Upcycling Pre-Trained Attention into MLA for Efficient and Extreme KV Compression
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 X-EcoMLA 논문 분석: 강점, 핵심 알고리즘, 한계점 “X-EcoMLA: …
32 분
A Bring-Your-Own-Model Approach for ML-Driven Storage Placement in Warehouse-Scale Computers
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 “Bring-Your-Own-Model” …
32 분
Know Where You're Uncertain When Planning with Multimodal Foundation Models: A Formal Framework
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 이 논문(“KNOW WHERE YOU’RE UNCERTAIN WHEN …
35 분
ReaL: Efficient RLHF Training of Large Language Models with Parameter Reallocation
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 분석: REAL: 대규모 언어 모델의 효율적인 RLHF 훈련을 위한 매개변수 재할당 이 …
30 분
Rubick: Exploiting Job Reconfigurability for Deep Learning Cluster Scheduling
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 Rubick 논문 상세 분석: 강점, 핵심 알고리즘, …
27 분
Supply-Chain Attacks in Machine Learning Frameworks
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 AI …
27 분
Accelerating MoE Model Inference with Expert Sharding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 제공해주신 논문 “Accelerating MoE Model Inference …
34 분
FlexInfer: Breaking Memory Constraint via Flexible and Efficient Offloading for On-Device LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 FlexInfer 논문 상세 분석: 온디바이스 LLM …
35 분
ScaleFusion: Scalable Inference of Spatial-Temporal Diffusion Transformers for High-Resolution Long Video Generation
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ScaleFusion 논문 상세 분석: 고해상도 장편 비디오 생성을 위한 공간-시간 확산 트랜 …
41 분
SOLA: Optimizing SLO Attainment for Large Language Model Serving with State-Aware Scheduling
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 이 SOLA 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 서비스에서 서비스 수준 목표(SLO), …
38 분
XGRAMMAR: FLEXIBLE AND EFFICIENT STRUCTURED GENERATION ENGINE FOR LARGE LANGUAGE MODELS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 XGrammar 논문 상세 분석: 유연하고 효율적인 LLM …
28 분
Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 DeepSeek-V3 논문 심층 분석: 확장성 문제 해결 및 AI 하드웨어 아키텍처에 대한 성 …
69 분
RODIMUS*: BREAKING THE ACCURACY-EFFICIENCY TRADE-OFF WITH EFFICIENT ATTENTIONS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 Rodimus* 논문 분석: 정확도-효율성 균형을 깨는 새로운 언어 모델 대규모 언어 모 …
46 분
An Empirical Study of Qwen3 Quantization
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 Qwen3의 정밀한 사전학습 덕분에 고성능을 보이나, 3bit …
15 분
Gemini Embedding: Generalizable Embeddings from Gemini
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 Gemini Embedding은 Google Gemini LLM에서 초기화된 범 …
17 분
Gemma 3 Technical Report
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 Gemma 3는 장문 컨텍스트(최대 128K), 멀티모달 이미지 입력, 다국어 …
15 분
MELODI: Exploring Memory Compression for Long Contexts
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 📌 결론 요약 논문 “MELODI: Exploring Memory …
24 분
Seesaw: High-throughput LLM Inference via Model Re-sharding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 📌 결론 요약 논문 ‘Seesaw: High-throughput LLM Inference …
18 분
Seedream 2.0: A Native Chinese-English Bilingual Image Generation Foundation Model
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 (핵심 강점 및 독창성) Seedream 2.0 …
15 분
Toward Efficient Inference for Mixture of Experts
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 (핵심 기여) 이 논문 **“Toward Efficient …
12 분
Comet: Fine-grained Computation-communication Overlapping for Mixture-of-Experts
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“Comet: Fine-grained …
23 분
MegaScale-Infer: Serving Mixture-of-Experts at Scale with Disaggregated Expert Parallelism
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 📌 결론 요약 (핵심 기여 및 성능) MegaScale-Infer …
21 분
SwitchHead: Accelerating Transformers with Mixture-of-Experts Attention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 「SwitchHead: Accelerating Transformers with …
23 분
Duplex: A Device for Large Language Models with Mixture of Experts, Grouped Query Attention, and Continuous Batching
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 📌 결론 요약 논문 *“Duplex: A Device for Large …
22 분
Mirage: A Multi-Level Superoptimizer for Tensor Programs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 『Mirage: A Multi-Level Superoptimizer for Tensor …
30 분
MoEUT: Mixture-of-Experts Universal Transformers
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 (핵심 강점, 독창성, 핵심 메커니즘) MoEUT는 Universal …
23 분
FLEX ATTENTION: A PROGRAMMING MODEL FOR GENERATING OPTIMIZED ATTENTION KERNELS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 📌 논문 요약 및 분석 (FlexAttention: A Programming Model for …
28 분
Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문을 자세히 읽고 분석하여 강점, 독창적인 지점, 핵심 알고리즘의 예시와 한계점을 아래와 같 …
26 분
LeanAttention: Hardware-Aware Scalable Attention Mechanism for the Decode-Phase of Transformers
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 『LeanAttention: Hardware-Aware Scalable Attention …
26 분
MegaScale-Infer: Serving Mixture-of-Experts at Scale with Disaggregated Expert Parallelism
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 📌 논문의 강점 및 독창적인 지점 (MegaScale-Infer) …
24 분
AIOpsLab: A Holistic Framework to Evaluate AI Agents for Enabling Autonomous Clouds
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 『AIOpsLab: A Holistic Framework to Evaluate AI …
15 분
SparseTransX: Efficient Training of Translation-Based Knowledge Graph Embeddings Using Sparse Matrix Operations
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 『SparseTransX: Efficient Training of …
15 분
Context Parallelism for Scalable Million-Token Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 『Context Parallelism for Scalable Million-Token …
18 분
NEO: Saving GPU Memory Crisis with CPU Offloading for Online LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 📌 논문 제목: NEO: Saving GPU Memory Crisis with CPU …
25 분
PipeFill: Using GPUs During Bubbles in Pipeline-parallel LLM Training
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문『PipeFill: Using GPUs During Bubbles in …
25 분
SELF-DATA DISTILLATION FOR RECOVERING QUALITY IN PRUNED LARGE LANGUAGE MODELS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심을 정리하여 결론부터 간략히 제시한 후, 구체적인 수치를 통해 강점 및 독창적인 지 …
21 분
On Distributed Larger-Than-Memory Subset Selection With Pairwise Submodular Functions
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 이 논문은 “ …
22 분
SampleAttention: Near-Lossless Acceleration of Long Context LLM Inference with Adaptive Structured Sparse Attention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 SampleAttention은 기존 LLM의 attention을 거의 정확도 손 …
12 분
TRAINING ULTRA LONG CONTEXT LANGUAGE MODEL WITH FULLY PIPELINED DISTRIBUTED TRANSFORMER
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 ✅ 결론 요약 이 논문은 초장문(long-context) LLM을 저렴한 하드웨어(예: 4 …
19 분
QServe: W4A8KV4 Quantization and System Co-design for Efficient LLM Serving
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 1. 강점 저비트 정량화(Quantization)의 실용적 개선: …
29 분
Venn: Resource Management Across Federated Learning Jobs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 이 논문은 연합 학습(Federated Learning, FL) …
16 분
AI Metropolis: Scaling Large Language Model-based Multi-Agent Simulation with Out-of-order Execution
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문『AI Metropolis: Scaling Large Language Model-based …
19 분
Balancing Pipeline Parallelism with Vocabulary Parallelism
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 내용을 요약하면 다음과 같습니다.
35 분
DIFFSERVE: EFFICIENTLY SERVING TEXT-TO-IMAGE DIFFUSION MODELS WITH QUERY-AWARE MODEL SCALING
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 및 기여 DIFFSERVE는 query-aware model scaling …
31 분
EFFICIENT LLM INFERENCE USING DYNAMIC INPUT PRUNING AND CACHE-AWARE MASKING
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 내용과 독창적인 기여 이 논문은 대형 언어 모델(LLM) …
37 분
Marconi: Prefix Caching for the Era of Hybrid LLMs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 및 평가 논문 제목: Marconi: Prefix Caching for …
37 분
LAVA: LIFETIME-AWARE VM ALLOCATION WITH LEARNED DISTRIBUTIONS AND ADAPTATION TO MISPREDICTIONS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 강점 기존 VM 스케줄링 방식보다 높은 효율성
39 분
TurboAttention: Efficient Attention Approximation for High Throughputs LLMs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 『TurboAttention: Efficient Attention …
35 분
A PRACTICAL CROSS-LAYER APPROACH FOR ML-DRIVEN STORAGE PLACEMENT IN WAREHOUSE-SCALE COMPUTERS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 이 논문은 대규모 데이터 센터에서 기계 학습(ML)을 활용한 저 …
36 분
Comet: Fine-grained Computation-communication Overlapping for Mixture-of-Experts
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 및 기여점 이 논문은 Comet …
35 분
Scaling Deep Learning Training with MPMD Pipeline Parallelism
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 본 논문은 JaxPP라는 시스템을 제안하여, 기존의 Single-Program …
28 분
LSERVE: EFFICIENT LONG-SEQUENCE LLM SERVING WITH UNIFIED SPARSE ATTENTION
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 내용을 먼저 간략히 요약한 후, 강점과 독창적인 지점을 자세히 설명하고, 핵심 알 …
29 분
ThunderServe: High-performance and Cost-efficient LLM Serving in Cloud Environments
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 『ThunderServe: High-performance and …
24 분
VOLUT: EFFICIENT VOLUMETRIC STREAMING ENHANCED BY LUT-BASED SUPER-RESOLUTION
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 『VoLUT: Efficient Volumetric Streaming Enhanced …
27 분
Bridging the Safety Gap: A Guardrail Pipeline for Trustworthy LLM Inferences
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 및 기여점 논문 제목: Bridging the Safety Gap: A …
19 분
Forget the Data and Fine-Tuning! Just Fold the Network to Compress
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 내용 요약 및 강점 이 논문은 Model Folding이라는 새로운 데이터 프리 …
33 분
Dynamic Diffusion Transformer
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 이 논문은 **Dynamic Diffusion Transformer …
36 분
HEXGEN-2: DISAGGREGATED GENERATIVE INFERENCE OF LLMS IN HETEROGENEOUS ENVIRONMENT
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 및 기여점 이 논문은 HEXGEN-2라는 새로운 분산 LLM(대형 언어 모 …
39 분
Speculate, then Collaborate: Fusing Knowledge of Language Models during Decoding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 이 논문의 핵심 기여는 Collaborative …
38 분
You OnlyPruneOnce: DESIGNING CALIBRATION-FREE MODEL COMPRESSION WITH POLICY LEARNING
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 이 논문은 PruneNet이라는 새로운 모델 압축 기법을 제안하며, 기존 방 …
36 분
FlashMask: Efficient and Rich Mask Extension of FlashAttention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 논문 **“FLASHMASK: Efficient and Rich …
37 분
TypedThinker: Typed Thinking Improves Large Language Model Reasoning
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 1. 강점 다양한 추론 방식의 활용 기존 LLM(대형 언어 모델) …
41 분
LASP-2: Rethinking Sequence Parallelism for Linear Attention and Its Hybrid
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 1. 기존 Sequence Parallelism (SP) …
26 분
BitsAI-CR: Automated Code Review via LLM in Practice
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 강점과 독창적인 지점
36 분
Robust and Secure Code Watermarking for Large Language Models via ML/Crypto Codesign
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약
35 분
SmolLM2: When Smol Goes Big Data-Centric Training of a Small Language Mode
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석: SmolLM2 - When Smol Goes Big
38 분
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 1. 순수 강화학습 기반 모델 개발:
36 분
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 개요 및 강점 논문 제목: DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts …
39 분
Humanity's Last Exam
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 문제 인식 및 대응: 이 논문은 기존 벤치마크(MMLU 등) …
16 분
Qwen2.5-1M Technical Report
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 개요 및 강점 Qwen2.5-1M은 Alibaba Group의 Qwen 팀이 개발한 초 …
34 분
DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 개요 및 강점 논문 제목: DeepSeek-Coder-V2: Breaking the …
39 분
JanusFlow: Harmonizing Autoregression and Rectified Flow for Unified Multimodal Understanding and Generation
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 JanusFlow 논문의 분석
37 분
Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model’s Perception of the World at AnyResolution
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점
41 분
DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
논문 링크 Q : …
43 분
Let the Expert Stick to His Last: Expert-Specialized Fine-Tuning for Sparse Architectural Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 논문 제목: Let the Expert Stick to His …
37 분
Qwen2 Technical Report
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 강점 및 독창성 모델 성능 향상: Qwen2 시리즈는 이전 버전인 Qwen1.5 …
66 분
DeepSeek-Prover: Advancing Theorem Proving in LLMs through Large-Scale Synthetic Data
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점
39 분
DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점
40 분
How to Train Data-Efficient LLMs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 개요: “How to Train Data-Efficient LLMs”
39 분
DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약: “DeepSeek-Coder: When the Large Language …
37 분
DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 개요 및 강점
38 분
DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 논문 “DeepSeek LLM: Scaling …
36 분
DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 핵심 기여:
39 분
Qwen-Audio: Advancing Universal Audio Understanding via Unified Large-Scale Audio-Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 핵심 내용 이 논문 *“Qwen-Audio: Advancing …
38 분
Qwen Technical Report
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 강점 요약:
41 분
Qwen-VL: AVersatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 및 평가 1. 논문의 강점과 독창적인 지점 이 논문은 Qwen-VL 시리즈라 …
34 분
Janus:DecouplingVisualEncoding for Unified Multimodal Understanding and Generation
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석: Janus - Decoupling Visual Encoding for …
40 분
A Hardware Evaluation Framework for Large Language Model Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 빠르고 정확한 하드웨어 평가 프레임워크 (LLMCompass) …
25 분
Compressed Context Memory For Online Language Model Interaction
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 압축된 컨텍스트 메모리(CCM) 도입:
28 분
DeepSeek-V3 Technical Report
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점, 핵심 알고리즘 및 한계점을 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
29 분
Fast State Restoration in LLM Serving with HCache
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 강점 효율적인 상태 복원 기술 (HCache) 제안
29 분
Qwen2.5 Technical Report
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 강점:
34 분
AIOS: LLM Agent Operating System
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 AIOS 시스템의 혁신성: 이 논문은 대형 언어 모델(LLM) 기 …
41 분
DynamicKV: Task-Aware Adaptive KV Cache Compression for Long Context LLMs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 적응형 KV 캐시 압축 기법 (DynamicKV)
23 분
SeerAttention: Learning Intrinsic Sparse Attention in Your LLMs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 학습 기반의 Attention 희소성 활용:
29 분
TAIPAN: EFFICIENT AND EXPRESSIVE STATE SPACE LANGUAGE MODELS WITH SELECTIVE ATTENTION
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 이 논문은 Taipan이라는 새로운 하이브리드 모델을 제시합니다. Taipan …
34 분
TokenRing: An Efficient Parallelism Framework for Infinite-Context LLMs via Bidirectional Communication
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 강점:
21 분
SANA: EFFICIENT HIGH-RESOLUTION IMAGE SYN THESIS WITH LINEAR DIFFUSION TRANSFORMERS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점, 독창적 지점, 그리고 핵심 내용 강점:
25 분
Block Transformer: Global-to-Local Language Modeling for Fast Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적 지점 강점:
29 분
FLAME: Factuality-Aware Alignment for Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점, 독창성, 핵심 알고리즘 설명, 그리고 한계점 분석 강점 및 독창성 문제 인식과 …
24 분
MobiLlama: Towards Accurate and Lightweight Fully Transparent GPT
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석 MobiLlama: Towards Accurate and …
22 분
Rethinking Optimization and Architecture for Tiny Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 요약 및 강점 논문 “Rethinking Optimization and …
22 분
Cascade Speculative Drafting for Even Faster LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 결론 요약 논문 **“Cascade Speculative Drafting for …
22 분
Distributed Inference and Fine-tuning of Large Language Models Over The Internet
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 독창적인 분산 시스템 설계:
22 분
EE-LLM: Large-Scale Training and Inference of Early-Exit Large Language Models with 3D Parallelism
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 강점과 독창성 효율적인 대규모 LLM 훈련 및 추론:
21 분
Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Efficient Training
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 결론 요약 이 논문은 **Gated Linear Attention Transformer …
28 분
LLM in a flash : Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용 및 독창성 이 논문은 **대용량 언어 모델(LLM)**을 제한된 DRAM 환 …
24 분
Agile-Quant: Activation-Guided Quantization for Faster Inference of LLMs on the Edge
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점, 독창성, 핵심 알고리즘, 그리고 한계점 결론 요약 이 논문은 대규모 언어 모 …
23 분
Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 강점:
26 분
Language Models are General-Purpose Interfaces
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 일반 목적 인터페이스 모델(METALM):
23 분
OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 논문 “OPT: Open Pre-trained …
25 분
SparQ Attention: Bandwidth-Efficient LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 강점, 독창성, 한계점 분석 요약 “SparQ Attention: …
21 분
CBQ: Cross-Block Quantization for Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 결론 및 주요 결과 논문 *“CBQ: Cross-Block Quantization …
23 분
SCCA: Shifted Cross Chunk Attention for long contextual semantic expansion
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점 및 독창적인 지점 이 논문은 **Shifted Cross Chunk …
22 분
GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 메모리 효율성: GaLore는 Gradient Low-Rank …
22 분
Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 강점 및 독창성 초대형 컨텍스트 처리:
28 분
Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약 논문은 Google DeepMind에서 개발한 Gemma 모델에 대해 다루고 있으 …
24 분
LayerSkip: Enabling Early Exit Inference and Self-Speculative Decoding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 1. 주요 기여점:
22 분
The Truth is in There: Improving Reasoning in Language Models with Layer-Selective Rank Reduction
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 핵심 요약: 이 논문은 Transformer 기반 대형 언어 모 …
25 분
Gemma 2: Improving Open Language Models at a Practical Size
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 요약 논문 *“Gemma 2: Improving Open Language …
25 분
Mooncake: A KVCache-centric Disaggregated Architecture for LLM Serving
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 Mooncake: A KVCache-Centric Disaggregated …
24 분
SAGEATTENTION: ACCURATE 8-BIT ATTENTION FOR PLUG-AND-PLAY INFERENCE ACCELERATION
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 효율적이고 정확한 INT8 양자화 기반 주의 메커니 …
24 분
The Llama 3 Herd of Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점, 독창성, 핵심 알고리즘, 그리고 한계점 요약 결론 요약 이 논문은 Meta의 최 …
26 분
Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점과 독창성 강력한 이론적 연결: 논문은 Transformer와 Structured …
34 분
Communication Compression for Tensor Parallel LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 Tensor Parallel 전 …
20 분
Context Parallelism for Scalable Million-Token Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점 및 독창적 기여 이 논문은 **Context Parallelism (CP)** …
24 분
FastAttention: Extend FlashAttention2 to NPUs and Low-resource GPUs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 결론 요약 논문 *“FastAttention: Extend …
22 분
SimpleFSDP: Simpler Fully Sharded Data Parallel with torch.compile
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 \
22 분
ClusterKV: Manipulating LLM KV Cache in Semantic Space for Recallable Compression
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약: ClusterKV: Semantic Space에서 KV Cache를 관리하는 효율 …
25 분
Efficient LLM Inference with I/O-Aware Partial KV Cache Recomputation
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약
24 분
Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 요약 및 주요 내용
26 분
SageAttention2 Technical Report: Accurate 4 Bit Attention for Plug-and-play Inference Acceleration
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 1. 효율성 증가: • SageAttention2는 4비트 정밀 …
25 분
Sharing and Throughput-oriented Token Batching
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 1. Global Prefix Sharing의 명시적 적용 기존 …
23 분
SparseInfer: Training-free Prediction of Activation Sparsity for Fast LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성
21 분
Star Attention: Efficient LLM Inference over Long Sequences
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 결론 요약
23 분
Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 요약
25 분
Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 결론 및 핵심 요약
28 분
GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 스케일링 접근 방식의 혁신성: GShard는 6000억 개 이상의 파라미 …
30 분
GSPMD: General and Scalable Parallelization for ML Computation Graphs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 1. 강점 일반화된 병렬화 시스템:
24 분
Memory Layers at Scale
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 결론 요약
25 분
Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용을 요약하자면, Orca 모델은 GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LFM)의 …
29 분
Fast Inference of Mixture-of-Experts Language Models with Offloading
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 이 논문은 Mixture-of-Experts (MoE) 기반 대형 언어 모 …
25 분
FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 분석: FlashAttention-2 FlashAttention-2 …
28 분
FlashAttention-3: Fast and Accurate Attention with Asynchrony and Low-precision
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 FlashAttention-3 논문 분석 FlashAttention-3는 Transformer …
26 분
FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 요약 및 결론 이 논문, “FlashAttention”, …
26 분
Infinite-LLM: Efficient LLM Service for Long Context with DistAttention and Distributed KVCache
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 Infinite-LLM은 초대형 언어 모델(LLM)의 동적 컨텍스트 길이 문제를 해 …
25 분
SuperServe: Fine-Grained Inference Serving for Unpredictable Workloads
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석 논문의 강점 문제 정의의 명확성: …
9 분
Fast and Effective Weight Update for Pruned Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 효율적이고 정확한 Weight Update …
24 분
FFSplit: Split Feed-Forward Network For Optimizing Accuracy-Efficiency Trade-off in Language Model Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 핵심 아이디어 - Heavy Hitter 기반 FFN …
23 분
FlightLLM: Efficient Large Language Model Inference with a Complete Mapping Flow on FPGAs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석 제목: FlightLLM: Efficient Large Language …
26 분
Lightning Attention-2: A Free Lunch for Handling Unlimited Sequence Lengths in Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 이론적 한계를 실질적 이점으로 전환: 기존 Linear …
21 분
MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of Experts
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적 지점 혁신적 구조: 이 논문은 State Space Models …
26 분
DeepSpeed-FastGen: High-throughput Text Generation for LLMs via MII and DeepSpeed-Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 요약 논문의 제목: DeepSpeed-FastGen: High-throughput Text …
29 분
DistServe: Disaggregating Prefill and Decoding for Goodput-optimized Large Language Model Serving
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 내용 및 독창성 논문 제목: DistServe: Disaggregating …
36 분
Inference without Interference: Disaggregate LLM Inference for Mixed Downstream Workloads
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 결론: TetriInfer의 주요 기여 및 핵심 아이디어 TetriInfer는 대규모 언어 모 …
28 분
INFERFLOW: AN EFFICIENT AND HIGHLY CONFIG URABLE INFERENCE ENGINE FOR LARGE LANGUAGE MODELS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석 결론 요약 논문 Inferflow는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 효율 …
30 분
MEDUSA: Simple LLMInference Acceleration Framework with Multiple Decoding Heads
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 핵심 요약 논문의 제목: “MEDUSA: Simple LLM Inference …
23 분
Break the Sequential Dependency of LLM Inference Using LOOKAHEAD DECODING
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 효율적인 병렬 디코딩: LOOKAHEAD DECODING은 기존 …
33 분
Decoding Speculative Decoding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점과 독창성 효율적인 추론 가속화 이 논문은 대규모 언어 모델(LLM) …
37 분
Efficient Prompt Caching via Embedding Similarity
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 강점: 효율적인 프롬프트 캐싱 문제 해결:
25 분
FP6-LLM: Efficiently Serving Large Language Models Through FP6-Centric Algorithm-System Co-Design
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 FP6 기반의 효율적인 양자화 지원:
50 분
TP-Aware Dequantization
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약과 분석 1. 핵심 요약 이 논문에서는 TP-Aware Dequantization이라 …
31 분
Benchmarking and Dissecting the Nvidia Hopper GPU Architecture
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용 요약 이 논문은 Nvidia Hopper GPU 아키텍처에 대한 심층적인 벤 …
42 분
Get More with LESS: Synthesizing Recurrence with KV Cache Compression for Efficient LLM Inferenc
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약 논문 “Get More with LESS: Synthesizing …
17 분
Hydragen: High-Throughput LLM Inference with Shared Prefixes
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 요약 이 논문은 Hydragen이라는 새로운 방법을 소개하여, 공통 프리픽스를 공 …
26 분
QUICK: Quantization-aware Interleaving and Conflict-free Kernel for efficient LLM inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 강점, 독창성 강점과 독창성:
40 분
RelayAttention for Efficient Large Language Model Serving with Long System Prompts
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약과 분석 핵심 내용 요약 문제 정의: 긴 시스템 프롬프트를 포함하는 대규모 언어 모 …
52 분
TeraPipe: Token-Level Pipeline Parallelism for Training Large-Scale Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점 및 독창성 요약 이 논문 TeraPipe는 Transformer 기반 언어 모 …
19 분
Dynamic Context Pruning for Efficient and Interpretable Autoregressive Transformers
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점 및 독창성 동적 맥락 정리 (Dynamic Context Pruning):
14 분
Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 독창적인 접근법: Multi-query Attention 이 논문 …
16 분
GQA:Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“GQA: Training Generalized Multi-Query …
17 분
H2O: Heavy-Hitter Oracle for Efficient Generative Inference of Large Language Model
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 효율적인 KV 캐시 관리:
17 분
Scissorhands: Exploiting the Persistence of Importance Hypothesis for LLM KV Cache Compression at Test Time
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 효율적인 메모리 관리:
16 분
Token Merging: Your ViT But Faster
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용과 분석을 다음과 같이 요약하겠습니다:
15 분
FlexLLM: A System for Co-Serving Large Language Model Inference and Parameter-Efficient Finetuning
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 이 논문 **H2O (Heavy-Hitter Oracle)**는 대형 언 …
15 분
GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“GLM-130B: An Open Bilingual Pre-Trained …
22 분
LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 독창적인 Roofline 모델 분석: 이 논문은 Roofline …
8 분
LLMLingua: Compressing Prompts for Accelerated Inference of Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 강점:
19 분
Model Tells You What to Discard: Adaptive KV Cache Compression for LLMs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석 논문 **“Model Tells You What to …
13 분
No Token Left Behind: Reliable KV Cache Compression via Importance-Aware Mixed Precision Quantization
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 상세 분석 1. 요약과 강점
14 분
Scaling Instruction-Finetuned Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약과 분석 이 논문은 구글 연구팀이 작성한 **“Scaling …
19 분
Benchmarks as Limits to Arbitrage: Understanding the Low-Volatility Anomaly
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용 및 독창성 논문 제목: Benchmarks as Limits to …
12 분
BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 이 논문은 BLOOM(176B 파라미터 오픈소스 다국어 언어 모델)에 대한 연구를 담고 있습니 …
18 분
CacheGen: KV Cache Compression and Streaming for Fast Large Language Model Serving
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“CacheGen: KV Cache Compression and …
21 분
CHAI: Clustered Head Attention for Efficient LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 제목: CHAI: Clustered Head Attention for Efficient …
19 분
Compressed Context Memory For Online Language Model Interaction
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 효율적 메모리 관리:
14 분
Galactica: A Large Language Model for Science
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문에서 다루는 내용인 **“Galactica: A Large Language …
18 분
High Idiosyncratic Volatility and Low Returns: International and Further U.S. Evidence
논문 링크 Q : …
12 분
LongLLMLingua: Accelerating and Enhancing LLMs in Long Context Scenarios via Prompt Compression
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용, 강점, 독창성, 알고리즘 예시, …
20 분
QAQ: Quality Adaptive Quantization for LLM KV Cache
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약, 강점, 독창성, 그리고 한계점 논문 요약 이 논문은 **QAQ (Quality …
17 분
Transformers are Multi-State RNNs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 트랜스포머와 RNN의 연결 제시: …
15 분
DeepCache: Accelerating Diffusion Models for Free
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 강점:
19 분
Get More with LESS: Synthesizing Recurrence with KV Cache Compression for Efficient LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 제목은 **“Get More with LESS: Synthesizing …
19 분
KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점과 독창성 효율적이고 튜닝이 필요 없는 2비트 양자화 알고리즘:
14 분
KVQuant: Towards 10 Million Context Length LLM Inference with KV Cache Quantization
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“KVQuant: Towards 10 Million Context …
14 분
Mixed Precision Quantization
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약: **“No Token Left Behind: Reliable KV …
17 분
Momentum Strategies
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“Momentum Strategies” (1996)**를 분석하 …
27 분
WKVQuant: Quantizing Weight and Key/Value Cache for Large Language Models Gains More
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점과 독창적인 지점 WKVQuant은 대규모 언어 모델(LLM)의 메모리 사용 문제를 해결하 …
16 분
Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“Improving Language Understanding by …
18 분
PaLM 2 Technical Report
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 이 논문은 Google의 PaLM 2에 대한 기술 보고서로, …
20 분
PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer-grade GPU
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약 PowerInfer는 소비자용 GPU로 대형 언어 모델(LLM)을 빠르게 추론할 …
13 분
QAQ: Quality Adaptive Quantization for LLM KV Cache
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약: QAQ: Quality Adaptive Quantization for LLM KV …
17 분
ALISA: Accelerating Large Language Model Inference via Sparsity-Aware KV Caching
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약: ALISA: 대규모 언어 모델 추론 가속화를 위한 희소성 기반 KV 캐싱 이 논문 …
16 분
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 이 논문은 Google AI Language 팀에서 작성한 **“BERT: …
19 분
Dynamic Memory Compression: Retrofitting LLMs for Accelerated Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 강점, 독창성, 핵심 알고리즘 설명 논문 요약 논문은 대형 언어 모델(LLM) …
14 분
Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 분석: Fast Inference from Transformers via …
21 분
FASTDECODE: High-Throughput GPU-Efficient LLM Serving using Heterogeneous Pipelines
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 이 논문은 대규모 언어 모델(LLM) …
15 분
LLMLingua-2: Data Distillation for Efficient and Faithful Task-Agnostic Prompt Compression
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 강점:
15 분
ALISA: Accelerating Large Language Model Inference via Sparsity-Aware KV Caching
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 독창적인 알고리즘 및 시스템 설계:
15 분
Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문은 **Direct Preference Optimization (DPO)**라는 새로운 방 …
13 분
HIERARCHICAL CONTEXT MERGING: BETTER LONG CONTEXT UNDERSTANDING FOR PRE-TRAINED LLMS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석 논문 제목: Hierarchical Context Merging: …
12 분
LLMLingua-2: Data Distillation for Efficient and Faithful Task-Agnostic Prompt Compression
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석 논문 제목: LLMLingua-2: Data Distillation for …
16 분
MELTing point: Mobile Evaluation of Language Transformers
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 평가 논문의 주요 내용 및 독창성 이 논문은 **“MELTing …
13 분
MuxServe:FlexibleSpatial-TemporalMultiplexingforMultipleLLMServing
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 MuxServe: Flexible Spatial-Temporal …
14 분
The Flan Collection: Designing Data and Methods for Effective Instruction Tuning
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 강점 및 독창성 논문은 Google Research의 Flan-T5 및 Flan …
22 분
Transformer-Lite: High-efficiency Deployment of Large Language Models on Mobile Phone GPUs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약 논문 제목: Transformer-Lite: High-efficiency …
19 분
Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“Tree of Thoughts: Deliberate Problem …
22 분
CORM: Cache Optimization with Recent Message for Large Language Model Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점, 독창성, 핵심 알고리즘, …
17 분
Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용 분석 논문의 강점 무한 컨텍스트 처리 능력:
21 분
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 다음은 논문 *“Llama 2: Open Foundation and …
28 분
Mistral 7B
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약: Mistral 7B Mistral 7B는 70억 개의 매개변수를 가진 언어 모델 …
25 분
Retrieval Head Mechanistically Explains Long-Context Factuality
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 “Retrieval Head Mechanistically Explains …
22 분
SnapKV: LLM Knows What You are Looking for Before Generation
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 분석: SnapKV 이 논문은 **대형 언어 모델(LLM)**의 Key-Value(KV) …
16 분
SqueezeAttention: 2D Management of KV-Cache in LLM Inference via Layer-wise Optimal Budget
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 이 논문은 SqueezeAttention이라는 2D KV-캐시 …
24 분
Toward Inference-optimal Mixture-of-Expert Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적 기여 이 논문, “Toward …
14 분
DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 논문 **“DeepSeek-V2: A Strong, …
18 분
Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 이 논문은 Speculative Decoding이라는 새로운 방법론을 소 …
17 분
MobileAIBench: Benchmarking LLMs and LMMs for On-Device Use Cases
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 이 논문 **“MobileAIBench: Benchmarking LLMs and …
7 분
Parallel Decoding via Hidden Transfer for Lossless Large Language Model Acceleration
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 효율적인 병렬 디코딩:
22 분
PowerInfer-2: Fast Large Language Model Inference on a Smartphone
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“PowerInfer-2: Fast Large Language Model …
28 분
RAGCache: Efficient Knowledge Caching for Retrieval-Augmented Generation
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“RAGCache: Efficient Knowledge Caching …
16 분
Tree-based Speculative Inference and Verification
논문 링크 Q : …
18 분
KV Cache Compression
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약 및 강점 이 논문은 대형 언어 모델(LLM)의 키-값(KV) …
18 분
Layer-Condensed KV Cache for Efficient Inference of Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 제목: Layer-Condensed KV Cache for Efficient …
16 분
PyramidInfer: Pyramid KV Cache Compression for High-throughput LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 PyramidInfer: Pyramid KV Cache Compression for …
16 분
SKVQ:Sliding-window Key and Value Cache Quantization for Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“SKVQ: Sliding-window Key and Value Cache …
22 분
You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 개요: “You Only Cache Once: Decoder-Decoder …
16 분
LoCoCo: Dropping In Convolutions for Long Context Compression
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 강점:
22 분
Loki: Low-rank Keys for Efficient Sparse Attention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“Loki: Low-rank Keys for Efficient Sparse …
15 분
MiniCache: KV Cache Compression in Depth Dimension for Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점 및 독창성 논문 MiniCache: KV Cache Compression in Depth …
19 분
PyramidKV: Dynamic KV Cache Compression based on Pyramidal Information Funneling
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 피라미드 정보 집중(Pyramidal Information …
17 분
Reducing Transformer Key-Value Cache Size with Cross-Layer Attention
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 1. 독창적인 기여:
21 분
ASimple and Effective L2 Norm-Based Strategy for KV Cache Compression
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 The uploaded document appears to detail a method for …
14 분
Attention Score is not All You Need for Token Importance Indicator in KV Cache Reduction: Value Also Matters
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 강점 및 독창성 강점:
18 분
CItruS : ChunkedInstruction-aware State Eviction for Long Sequence Modeling
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 The uploaded document introduces CItruS, a novel …
14 분
Effectively Compress KV Heads for LLM
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 문제 정의의 중요성:
14 분
MLKV:Multi-Layer Key-Value Heads for Memory Efficient Transformer Decoding
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약 이 논문은 **MLKV (Multi-Layer Key-Value …
15 분
Benchmark of Long Context Capable Approaches
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 The uploaded document appears to be a comprehensive …
12 분
Dynamic Discriminative Operations (D2O) for Efficient Generative Inference of Large Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약, 강점 및 독창성, 알고리즘 설명, 한계점 논문 제목: Dynamic …
14 분
Efficient Sparse Attention needs Adaptive Token Release
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 핵심 내용 이 논문은 대형 언어 모델(LLM) …
21 분
LOOK-M:Look-Once Optimization in KV Cache for Efficient Multimodal Long-Context Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 문제 정의의 명확성:
16 분
MODEL TELLS YOU WHERE TO MERGE: ADAPTIVE KV CACHE MERGING FOR LLMS ON LONG-CONTEXT TASKS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 이 논문은 KV Cache Merging …
18 분
Ada-KV: Optimizing KV Cache Eviction by Adaptive Budget Allocation for Efficient LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 강점:
21 분
Keep the Cost Down: A Review on Methods to Optimize LLM’s KV Cache Consumption.
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 The uploaded paper is a comprehensive review titled …
6 분
LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 분석: LazyLLM - DYNAMIC TOKEN PRUNING FOR …
21 분
PQCache: Product Quantization-based KVCache for Long Context LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 분석: “PQCache: Product Quantization-based …
20 분
Pruning in Transformer Decoder
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용 및 강점 강점 및 독창성: 기존 문제점 개선:
21 분
NACL: AGeneral and Effective KV Cache Eviction Framework for LLMs at Inference Time
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 상세 분석 제목과 범위 이 논문은 **대규모 언어 모델(LLMs)** …
21 분
Palu: Compressing KV-Cache with Low-Rank Projection
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문을 분석하고 요청하신 내용을 세부적으로 정리해보겠습니다.
25 분
Post-Training Sparse Attention with Double Sparsity
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용 분석 및 평가 논문의 강점과 독창성 이 논문은 Double Sparsity라 …
18 분
RetrievalAttention: Accelerating Long-Context LLM Inference via Vector Retrieval
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용 및 강점 논문의 목적 RetrievalAttention은 대규모 언어 모 …
18 분
ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 “THINK: Thinner Key Cache by Query-Driven …
24 분
Discovering the Gems in Early Layers: Accelerating Long-Context LLMs with 1000x Input Token Reduction
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“Discovering the Gems in Early Layers: …
25 분
InfiniPot: Infinite Context Processing on Memory-Constrained LLMs
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 개요 InfiniPot는 메모리 제약 환경에서 기존의 대규모 언어 모델(LLM)이 긴 문 …
18 분
KV-COMPRESS: Paged KV-Cache Compression with Variable Compression Rates per Attention Head
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 제목: KV-COMPRESS: Paged KV-Cache Compression with …
24 분
Locret: Enhancing Eviction in Long-Context LLM Inference with Trained Retaining Heads
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창성 이 논문에서는 **LOCRET (Long-context Retaining …
22 분
TACO-RL: Task Aware Prompt Compression Optimization with Reinforcement Learning
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“TACO-RL: Task Aware Prompt Compression …
23 분
DUOATTENTION: EFFICIENT LONG-CONTEXT LLM INFERENCE WITH RETRIEVAL AND STREAMING HEADS
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점과 독창적인 지점 효율적인 메모리 사용 및 성능 개선:
20 분
LoRC: Low-Rank Compression for LLMs KV Cache with a Progressive Compression Strategy
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창적인 지점 강점:
15 분
SPARSEVLM: VISUAL TOKEN SPARSIFICATION FOR EFFICIENT VISION-LANGUAGE MODEL INFERENCE
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점 및 독창적인 지점 논문의 강점:
19 분
SWIFTKV: FAST PREFILL-OPTIMIZED INFERENCE WITH KNOWLEDGE-PRESERVING MODEL TRANSFORMATION
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 분석: “SWIFTKV: FAST PREFILL-OPTIMIZED …
19 분
TIDALDECODE: FAST AND ACCURATE LLM DECOD ING WITH POSITION PERSISTENT SPARSE ATTENTION
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 강점 및 독창성 TidalDecode의 주요 강점과 독창성은 다음과 같습니다:
16 분
TorchTitan: One-stop PyTorch native solution for production ready LLM pre-training
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 제목: TorchTitan: One-stop PyTorch native solution …
16 분
A Systematic Study of Cross-Layer KV Sharing for Efficient LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 분석: “A Systematic Study of Cross-Layer KV …
19 분
In-context KV-Cache Eviction for LLMs via Attention-Gate
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 및 독창성 문제의 명확성:
16 분
Prompt Compression for Large Language Models: A Survey
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 분석 및 요약 논문 제목: Prompt Compression for Large …
6 분
Scaling Laws for Neural Language Models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 제목: Scaling Laws for Neural Language Models
17 분
SimLayerKV: A Simple Framework for Layer-Level KV Cache Reduction
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 강점 효율성 및 간결성:
18 분
Textbooks Are All You Need
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 주요 내용 분석 및 설명 이 논문에서는 코드 생성 작업을 위한 phi-1이라는 소형 대 …
17 분
MagicPIG: LSH Sampling for Efficient LLM Generation
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약: “MagicPIG: LSH Sampling for Efficient …
26 분
Recycled Attention: Efficient inference for long-context language models
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 개요 및 독창성 분석 논문의 제목은 **“Recycled Attention: …
22 분
Squeezed Attention: Accelerating Long Context Length LLM Inference
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문의 요약 및 강점 논문의 제목은 **“SQUEEZED ATTENTION: …
24 분
TokenSelect: Efficient Long-Context Inference and Length Extrapolation for LLMs via Dynamic Token-Level KV Cache Selection
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 **“TokenSelect: Efficient Long-Context …
34 분
VL-Cache: Sparsity and Modality-Aware KV Cache Compression for Vision-Language Model Inference Acceleration
논문 링크 Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘 논문 요약 및 분석 논문 제목: VL-CACHE: Sparsity and …
29 분
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
논문 : https://arxiv.org/abs/2201.11903 아래 글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 개요와 강점 이 논문 **“Chain-of-Thought Prompting …
15 분
Deep Compression Autoencoder for Efficient High-Resolution Diffusion Models
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.10733v2 아래 글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석 및 요약: “Deep Compression Autoencoder for …
22 분
HART Efficient Visual Generation with Hybrid Autoregressive Transformer
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.10812 아래 글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점 및 독창적인 지점 이 논문은 Hybrid Autoregressive …
21 분
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
논문 : https://arxiv.org/abs/2103.00020 아래 글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 이 논문은 “Learning Transferable Visual Models From …
26 분
The CoT Collection Improving Zero-shot and Few-shot Learning of Language Models via Chain-of-Thought Fine-Tuning
논문 : https://arxiv.org/abs/2305.14045 아래 글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석: The COT Collection: Improving Zero-shot and …
22 분
Condition-Aware Neural Network for Controlled Image Generation
논문 : https://arxiv.org/abs/2404.01143 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 요약 및 분석 1. 논문의 개요 논문 **“Condition-Aware …
24 분
DistriFusion Distributed Parallel Inference for High-Resolution Diffusion Models
논문 : https://arxiv.org/abs/2402.19481 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 개요 및 독창성 논문 “DistriFusion: Distributed …
32 분
FastComposer Tuning-Free Multi-Subject Image Generation with Localized Attention
논문 : https://arxiv.org/abs/2305.10431 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 요약 및 주요 내용 분석 논문 제목: “FastComposer: …
25 분
VILA On Pre-training for Visual Language Models
논문 : https://arxiv.org/abs/2312.07533 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석: VILA: On Pre-training for Visual Language …
19 분
VILA-U a Unified Foundation Model Integrating Visual Understanding and Generation
논문 : https://arxiv.org/abs/2409.04429 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 요약 및 강점 분석 논문 제목: VILA-U: A Unified Foundation …
23 분
Batch Calibration Rethinking Calibration for In-Context Learning and Prompt Engineering
논문 : https://arxiv.org/abs/2309.17249 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점과 독창적인 지점 이 논문은 **Batch Calibration (BC)**이라는 새로 …
19 분
LaRS Latent Reasoning Skills for Chain-of-Thought Reasoning
논문 : https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.206/ 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석: 강점, 독창적인 지점, 핵심 알고리즘 설명 및 한계점 …
25 분
LiteMoE Customizing On-device LLM Serving via Proxy Submodel Tuning
논문 : https://dl.acm.org/doi/10.1145/3666025.3699355 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점 및 독창적인 지점 이 논문은 LiteMoE …
37 분
Query-Efficient Correlation Clustering with Noisy Oracle
논문 : https://arxiv.org/abs/2402.01400 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석: 강점, 독창적인 지점, 핵심 알고리즘 설명 및 한계점 이 논문은 Correlation …
16 분
ShadowKV KV Cache in Shadows for High-Throughput Long-Context LLM Inference
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.21465 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점 및 독창적인 지점 ShadowKV는 긴 문맥을 가진 대형 언어 모델(LLM) …
18 분
COMET Towards Partical W4A4KV4 LLMs Serving
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.12168 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 **“COMET: Towards Practical W4A4KV4 LLMs …
11 분
ELICIT LLM Augmentation via External In-Context Capability
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.09343 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 The paper titled “ELICIT: LLM Augmentation via …
21 분
EPIC Efficient Position-Independent Context Caching for Serving Large Language Models
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.15332 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 이 논문 **“Epic: Efficient Position-Independent …
11 분
Foundations of Factor Investing
논문 : https://www.msci.com/documents/1296102/1336482/Foundations_of_Factor_Investing.pdf 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분 …
11 분
MagicPIG LSH Sampling for Efficient LLM Generation
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.16179 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 **“MagicPIG: LSH Sampling for Efficient LLM …
14 분
RAG4ITOps A Supervised Fine-Tunable and Comprehensive RAG Framework for IT Operations and Maintenance
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.15805v1 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 이 논문 **“RAG4ITOps: A Supervised Fine-Tunable …
15 분
Scientific Beta Multi-Beta Multi-Strategy Indices Implementing Multi-Factor Equity Portfolios with Smart Factor Indices
논문 : …
13 분
ALPINE Unveiling the Planning Capability of Autoregressive Learning in Language Models
논문 : https://arxiv.org/abs/2405.09220 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석 강점과 독창적인 지점 이 논문 “ALPINE: Unveiling the …
10 분
Can Graph Learning Improve Planning in LLM-based Agents?
논문 : https://arxiv.org/abs/2405.19119 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석: “Can Graph Learning Improve Planning in …
16 분
Capital asset prices A theory of market equilibrium under conditions of risk
논문 : https://www.jstor.org/stable/2977928 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 **“Capital Asset Prices: A Theory of …
10 분
DynamoLLM Designing LLM Inference Clusters for Performance and Energy Efficiency
논문 : https://arxiv.org/abs/2408.00741 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석: “DynamoLLM: Designing LLM Inference …
12 분
HYSYNTH Context-Free LLM Approximation for Guiding Program Synthesis
논문 : https://arxiv.org/abs/2405.15880v2 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석: “HYSYNTH: Context-Free LLM …
11 분
MInference 1.0 Accelerating Pre-filling for Long-Context LLMs via Dynamic Sparse Attention
논문 : https://arxiv.org/abs/2407.02490 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석: “MInference 1.0: Accelerating Pre-filling …
21 분
Portfolio Selection
논문 : https://www.jstor.org/stable/2975974 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 **“Portfolio Selection” (Harry …
4 분
The Cross-Section of Expected Stock Returns
논문 : https://www.jstor.org/stable/2329112 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 **“The Cross-Section of Expected Stock …
15 분
Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks
논문 : https://arxiv.org/abs/2309.17453 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 네, 물론입니다. 논문의 강점과 독창성 어텐션 싱크(Attention Sinks) 개념 도입: …
14 분
Enabling Tensor Language Model to Assist in Generating High-Performance Tensor Programs for Deep Learning
논문 : https://www.usenix.org/system/files/osdi24-zhai.pdf 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, …
3 분
Meta Large Language Model Compiler Foundation Models of Compiler Optimization
논문 : https://arxiv.org/abs/2407.02524 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 이 논문은 Meta AI에서 제안한 LLM Compiler라는 모델을 설명합니다. 이는 컴파일러 …
4 분
Model Tells You What to Discard Adaptive KV Cache Compression for LLMs
논문 : https://arxiv.org/abs/2310.01801 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문은 FastGen이라는 적응형 KV 캐시 압축 기법을 제안합니다. 이 방법은 대규모 언어 모 …
7 분
Transformers are Multi-State RNNs
논문 : https://arxiv.org/abs/2401.06104 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 이 논문은 **Transformers를 Multi-State RNN(MSRNN)으로 재해석하고, …
6 분
BUZZ Beehive-structured Sparse KV Cache with Segmented Heavy Hitters for Efficient LLM Inference
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.23079 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점 및 독창성 Beehive 구조와 Segmented Heavy Hitter 기반의 효율 …
5 분
CDMPP:ADevice-Model Agnostic Framework for Latency Prediction of Tensor Programs
논문 : https://i.cs.hku.hk/~cwu/papers/hphu-eurosys24.pdf 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점 및 독창성 장치 및 모델 독립적 지연 예측: 이 논문 …
5 분
Don't Look Twice Faster Video Transformers with Run-Length Tokenization
논문 : https://openreview.net/pdf/e7782b237ab632c467717143b2b7ef283d71c282.pdf 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, …
3 분
FLUX Fast Software-based Communication Overlap On GPUs Through Kernel Fusion
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.06858 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 물론입니다. 논문의 주요 내용과 강점, 알고리즘 과정, 한계점에 대해 한국어로 설명드리겠습니다.
7 분
KVSharer Efficient Inference via Layer-Wise Dissimilar KV Cache Sharing
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.18517 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점과 독창성 1. 독창적인 KVSharer 방식: 이 논문은 LLM(대형 언어 모델) …
7 분
Efficient Generative LLM Inference Using Phase Splitting
논문 : https://arxiv.org/abs/2311.18677v2 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 논문 **“Splitwise: Efficient Generative …
10 분
KernelGPT Enhanced Kernel Fuzzing via Large Language Models
논문 : https://arxiv.org/abs/2401.00563 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer KernelGPT 논문은 운영체제 커널에서의 결함 탐지를 위해 **대형 언어 모 …
7 분
Magicoder Empowering Code Generation with OSS-Instruct
논문 : https://arxiv.org/abs/2312.02120 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 논문 **“Magicoder: Empowering Code …
9 분
Optimal Kernel Orchestration for Tensor Programs with Korch
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.09465 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 업로드된 논문은 DNN(딥 뉴럴 네트워크)의 성능을 개선하기 위해 커널 오케스트레이션 …
6 분
SpotServe Serving Generative Large Language Models on Preemptible Instances
논문 : https://arxiv.org/abs/2311.15566 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 논문 **“SpotServe: Serving Generative Large …
13 분
GraphPipe Improving Performance and Scalability of DNN Training with Graph Pipeline Parallelism
개인의견 : pipeline Parallelism에 관련된 논문을 몇개 봤는데 그 중에서 가장 재밋는 논문인것 같네요. graph의 toplogy-aware Pipeline Parallelism이라는 당연한 개념을 포함하여 효과적인 결과를 내는것 같습니다. 다만 구현에 대한 오버헤드는 …
15 분
Helix Distributed Serving of Large Language Models via Max-Flow on Heterogeneous GPUs
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.01566v1 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 논문에서는 Helix라는 시스템을 소개하며, 이 시스템은 이기 …
4 분
Memory Bounds for the Experts Problem
논문 : https://arxiv.org/abs/2204.09837 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer: 이 논문, **“Memory Bounds for the Experts …
4 분
Sequoia Scalable, Robust, and Hardware-aware Speculative Decoding
논문 : https://arxiv.org/abs/2402.12374 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer: 논문 **“Sequoia: Scalable, Robust, and …
8 분
SpecExec Massively Parallel Speculative Decoding for Interactive LLM Inference on Consumer Devices
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.02532 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 논문 *“SpecExec: Massively Parallel …
7 분
Breaking the Curse of Quality Saturation with User-Centric Ranking
개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
3 분
MEGABYTE Predicting Million-byte Sequences with Multiscale Transformers
개인의견 : 패치 기반의 병렬 연산과 Cross-Attention을 통한 글로벌-로컬 상호작용, 그리고 토크나이저 free? 한 신기한 논문으로 보인다. 논문 : https://arxiv.org/abs/2305.07185 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다.
10 분
Reasoning over Public and Private Data in Retrieval-Based Systems
개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
5 분
Reasoning over Public and Private Data in Retrieval-Based Systems
개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
3 분
FlexGen High-Throughput Generative Inference of Large Language Models with a Single GPU
논문 : https://arxiv.org/abs/2303.06865 개인의견 : 타겟은 다르지만 deepspeed(zero) 오프로딩을 한다는 측면에서는 비슷한 느낌을 받았다 그리고 정말 높은 throughtput을 위해서 quantization과 선형계획법으로 효율적으로 디바이스 사용 …
17 분
KV Cache Compression, But What Must We Give in Return? A Comprehensive Benchmark of Long Context Capable Approaches
논문 : https://arxiv.org/abs/2407.01527v1 개인의견 : 다양한 경량화 방법의 효과를 long context를 다루는 LLM에서 어떤효과를 주는지 분석을 통하여 인사이트를 주고있다. 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다.
7 분
Quest Query-Aware Sparsity for Efficient Long-Context LLM Inference
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.10774 개인의견 : 역시 songhan.. KV cache는 항상 볼때마다 압축을 하거나 줄이고 싶지만 그 특성상 query와 관계를 알아야 이게 중요한 KV였다는걸 알 수 있어 고육지책으로 들고다녀야하는 부담이라고 생각이 드 …
9 분
Teola Towards End-to-End Optimization of LLM-based Applications
논문 : https://arxiv.org/abs/2407.00326 개인의견 : 결국 프리미티브라고 하는 작은 단위로 나눈다는 개념을 도입하는거 같고 이게 LLM이 아닌 경우도 고려해서 한번에 serving을 한다는것이라고 이해를 했는데 vllm의 continuous batching + …
9 분
What Matters in Transformers? Not All Attention is Needed Fusion
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.15786v1 개인의견 : 내가 잘 이해를 한건지는 모르겠지만 결국 입력/출력의 cosine similarity를 보고 attention layer를 pruning …
5 분
Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction
논문 : https://arxiv.org/abs/2404.19737 개인의견 : auto-regressive한 현재 LLM은 구조적으로 생성되는 토큰이 많아지면 많은 I/O를 동반하게 됩니다. 그렇기 때문에 memory-bound 로 빠지게 되어서 디바이스의 효율이 극악으로 떨어지게 됩 …
14 분
CacheBlend Fast Large Language Model Serving for RAG with Cached Knowledge Fusion
논문 : https://arxiv.org/abs/2405.16444 개인의견 : rag가 앞으로 정말 많이 사용될거 같은데 어떻게보면 이러한 방법론을 사용하여 kv cache를 partial하게 사용하고 update를 하는 방법에 대한 논문이군요
9 분
Keyformer KV Cache Reduction through Key Tokens Selection for Efficient Generative Inference
논문 : https://arxiv.org/abs/2403.09054 개인의견 : 예전부터 KV cache중에 핵심이 되는 내용만 잘 선택하면 오버헤드를 줄일수 있지 않을까라고 생각했는데 핵심 토큰만 가지고 이러한 방법을 구현한 논문입니다. 이러한 논문을 볼때 마다 항상 과연 정확도에 얼 …
15 분
Prompt Cache Modular Attention Reuse for Low-Latency Inference
논문 : https://arxiv.org/abs/2311.04934 개인의견 : 일부 반복되는 입력이 같은 위치에 들어오는 task에서(prompt에서 전처리가 있을시에 더욱) prefill시에 효과적으로 caching이 될거 같아 간단하게 효과적인 caching …
6 분
Taming Throughput-Latency Tradeoff in LLM Inference with Sarathi-Serve
논문 : https://arxiv.org/abs/2403.02310 개인의견 : 서비스를 하는 수준에서 생각하면 continuous batching같은 테크닉을 사용하면 prefill을 스케줄을 어떠한 방식으로 할지가 궁금했는데 이러한 방법으로 stall을 줄이다니 재밋는 논문이네요. …
19 분
간단논문 정리 DARTS DIFFERENTIABLE ARCHITECTURE SEARCH (ICLR 2019)
제목 DARTS: DIFFERENTIABLE ARCHITECTURE SEARCH 저자 Hanxiao Liu,Karen Simonyan,Yiming Yang Motivation 기존 NAS가 상당수의 시간 혹은 cost가 필요(2000 GPU days of reinforcement …
2 분
간단논문 정리 End-to-End Deep Learning of Optimization Heuristics (PACT 17)
제목 End-to-End Deep Learning of Optimization Heuristics 저자 Chris Cummins ; Pavlos Petoumenos ; Zheng Wang ; Hugh Leather Motivation 기존 머신러닝을 이용한 compiler …
1 분
간단논문 정리 Fast and Effective Orchestration of Compiler Optimizations(Zhelong Pan,Rudolf Eigenmann;Purdue University ;CGO’06)
제목 Fast and Effective Orchestration of Compiler Optimizations 저자 Zhelong Pan,Rudolf Eigenmann Motivation compile-time optimizations 은 전반적으로 프로그램 성능을 향상시키지만 일부 기 …
1 분
간단논문 정리 TVM An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning (OSDI 18)
제목 TVM: An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning TVM? 해당논문은 머신러닝용 컴파일러중에 대표적인 TVM에 대한 paper입니다. 현재는 apache에서 관리 하고 있으며 graph level IR …
1 분
논문 정리 Chameleon Adaptive Code Optimization for Expedited Deep Neural Network Compilation(ICLR 2020)
제목 Chameleon: Adaptive Code Optimization for Expedited Deep Neural Network Compilation 저자 Byung Hoon Ahn, Prannoy Pilligundla, Amir Yazdanbakhsh, Hadi …
2 분
논문 정리 LLVM A Compilation Framework for Lifelong Program Analysis & Transformation(CGO 04)
제목 LLVM: A Compilation Framework for Lifelong Program Analysis & Transformation 저자 Chris Lattner Vikram Adve 개인적으로 느끼는 논문의 insight Lifelong Program Analysis …
2 분
논문 정리 NeuroVectorizer End-to-End Vectorization with Deep Reinforcement Learning (CGO 20)
제목 NeuroVectorizer: End-to-End Vectorization with Deep Reinforcement Learning 저자 Ameer Haj-Ali, Nesreen K. Ahmed, Ted Willke, Sophia Shao, Krste Asanovic, Ion …
1 분