![[논문 리뷰] Attention Sinks and Compression Valleys in LLMs are Two Sides of the Same Coin](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6317233cc92fd6fee317e030/yNP71PjobVvLDgJ0R0qV2.png)
[논문 리뷰] Attention Sinks and Compression Valleys in LLMs are Two Sides of the Same Coin
논문 링크 Massive Activations가 만든 하나의 서사: Attention Sink 와 Compression Valley 를 잇다 TL;DR 잔차 스트림의 massive activations(특히 BOS) …
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논문 링크 Massive Activations가 만든 하나의 서사: Attention Sink 와 Compression Valley 를 잇다 TL;DR 잔차 스트림의 massive activations(특히 BOS) …
![[논문 리뷰] Hardware-Efficient Attention for Fast Decoding](https://moonlight-paper-snapshot.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/arxiv/hardware-efficient-attention-for-fast-decoding-1.png)
논문 링크 GTA & GLA: 디코딩의 ‘메모리-지배’를 깨는 하드웨어 효율 어텐션 TL;DR GTA(키·값 타이잉)와 GLA(잠재 헤드 샤딩) 으로 FLOPs/byte를 끌어올리고 per-GPU KV 캐시를 줄여, …
논문 링크 “GPU에 OS를 입히자”: LLM 시대를 위한 GPU 멀티태스킹 OS 레이어 의 제안 한 줄 요약 (TL;DR) LLM 서빙에서 GPU는 종종 ≤10%대 활용 에 머무르고(현장 관찰), 부하는 수분 단위 3× 로 요동한다. 저자는 커널-그 …
![[논문리뷰] Marconi: Prefix Caching for the Era of Hybrid LLMs](https://pbs.twimg.com/media/GdyLXO9W4AADox0.jpg)
논문 링크 Marconi: 하이브리드 LLM 시대의 프리픽스 캐싱을 다시 설계하다 한 줄 요약 (TL;DR) Marconi는 하이브리드 LLM(Attention+SSM) 서빙에서 재사용 가능성이 높은 접두만 선별 입장(admission) 하고, …
![[논문리뷰] SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs](https://cdn.bytez.com/mobilePapers/v2/neurips/94872/images/20-0.png)
논문 링크 SGLang & RadixAttention: “LM 프로그램” 시대의 실행 최적화, 어떻게 6.4× 빨라졌나 TL;DR 언어–런타임 공동 설계(co-design) 위에 RadixAttention(라딕스 트리 기반 KV 캐시+스케줄 …
![[논문리뷰] Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality](https://icml.cc/media/PosterPDFs/ICML%202024/32613.png)
논문 링크 Structured State Space Duality: Mamba-2로 본 SSM↔Attention 통일과 2–8× 가속 한 줄 요약 (TL;DR) SSD(Structured State-Space Duality) 는 SSM과 마스킹 어텐션 …
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× 압축 …
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 빠르 …
![[논문리뷰] KIMI K2: OPEN AGENTIC INTELLIGENCE](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2/raw/main/figures/kimi-logo.png)
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 …
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 파라 …
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’ …
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 …
![[논문리뷰] SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-bit Training](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/66c0a08bac74db25de8427ec/Tb20E3IJSV6PjcD9Nkvfg.png)
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 …
![[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)
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 …
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”** …
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 …
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 …
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 데 …
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 컨 …
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 파이프라인으 …
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 …
안녕하세요! 오랜만에 일상글을 작성해보네요 오늘은 출퇴근 및 라이딩에 사용하고 있는 제 자전거(첼로 스칼라티 D7)를 집에서 셀프 정비하기 위한 가이드를 만들었는데 공유해봅니다.
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, …
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 …
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 …
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 / …
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’ 딜레 …
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 …
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 …
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 …
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, …
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 …
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·대 …
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) …
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) …
논문 링크 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 Qwen3 …
논문 링크 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 …
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논문 링크 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 …
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논문 링크 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 “메모리 용량을 초과하 …
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논문 링크 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) …
논문 링크 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 정량 …
논문 링크 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 학 …
논문 링크 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 …
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논문 링크 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: …
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논문 링크 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 …
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논문 링크 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, …
논문 링크 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 독창적 …
논문 링크 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: …
논문 링크 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 …
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논문 링크 Q : …
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논문 : https://arxiv.org/abs/2405.09220 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 분석
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 …
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논문 : https://www.jstor.org/stable/2975974 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문 **“Portfolio …
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 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2309.17453 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 네, 물론입니다.
논문 : https://www.usenix.org/system/files/osdi24-zhai.pdf 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 이 논문은 고성능 텐서 프로 …
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 Compiler …
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 제안 …
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 …
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 …
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 …
논문 : https://openreview.net/pdf/e7782b237ab632c467717143b2b7ef283d71c282.pdf 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, …
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, 한계점 …
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: …
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: …
논문 : https://arxiv.org/abs/2401.00563 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer KernelGPT …
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: …
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 성능 …
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: …
개인의견 : pipeline Parallelism에 관련된 논문을 몇개 봤는데 그 중에서 가장 재밋는 논문인것 같네요. graph의 toplogy-aware Pipeline Parallelism이라는 당연한 개념을 포함하여 효과적인 결과를 내는것 같습 …
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, …
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 …
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: …
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: …
개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
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
개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
논문 : https://arxiv.org/abs/2303.06865 개인의견 : 타겟은 다르지만 deepspeed(zero) 오프로딩을 한다는 측면에서는 비슷한 느낌을 받았다 그리고 정말 높은 throughtput을 위해서 quantization과 선 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2407.01527v1 개인의견 : 다양한 경량화 방법의 효과를 long context를 다루는 LLM에서 어떤효과를 주는지 분석을 통하여 인사이트를 주고있다.
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 KV …
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 vllm …
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.15786v1 개인의견 : 내가 잘 이해를 한건지는 모르겠지만 결국 입력/출력의 cosine similarity를 보고 attention layer를 pruning 하겠다는것 같은데 이게 데이터 …
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 디 …
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
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 논문 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2311.04934 개인의견 : 일부 반복되는 입력이 같은 위치에 들어오는 task에서(prompt에서 전처리가 있을시에 더욱) prefill시에 효과적으로 caching …
논문 : https://arxiv.org/abs/2403.02310 개인의견 : 서비스를 하는 수준에서 생각하면 continuous batching같은 테크닉을 사용하면 prefill …
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