논문 링크 Miles v0.1: 프론티어 RL 사후학습을 위한 “검증·청결·확장 가능"한 풀스택 시스템TL;DR : Miles는 rolluout 생성과 트레이닝이 서로 다른 엔진·커널·정밀도로 돌아가며 발생하는 …
논문 링크 대규모·장문맥 RL 사후학습에서 Speculative Decoding을 실용화하는 두 가지 설계TL;DR : RL 사후학습의 벽-클록 시간을 지배하는 롤아웃 생성을 speculative decoding으로 가속하고, 여기에 온라인 드래프트 …
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논문 : https://arxiv.org/abs/2410.15332 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점이 논문 **“Epic: Efficient …
논문 : https://arxiv.org/abs/2408.00741 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점논문 분석: “DynamoLLM: Designing …
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.06858 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점물론입니다. 논문의 주요 내용과 강점, 알고리즘 과정, 한계점에 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2311.18677v2 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점Answer논문 **“Splitwise: …
논문 : https://arxiv.org/abs/2311.15566 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점Answer논문 **“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 한계점Answer논문에서는 Helix라는 시스템을 소개하며, 이 …
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 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2403.02310 개인의견 : 서비스를 하는 수준에서 생각하면 continuous batching같은 테크닉을 사용하면 prefill을 스케줄을 어떠한 방식으로 할지가 궁금했는데 이러한 방법으로 …