안녕하세요, 리키입니다. 오늘 전해 드릴 소식은 대형언어모델(LLM)의 추론 속도를 획기적으로 높이는 최적화 기술에 대한 보도입니다.
최근 인공지능 분야에서 모델을 구동하는 데 필요한 효율성을 높이려는 노력이 활발하게 이루어지고 있습니다. 특히 대형언어모델(LLM)의 응답 속도와 서비스 효율을 개선하기 위한 최적화 기술에 대한 내용입니다.
딥시크라는 회사가 이러한 목표를 달성하기 위해 추측형 디코딩(Speculative Decoding)이라는 프레임워크인 ‘D스파크(DSpark)’를 오픈소스로 공개했습니다. 이 기술은 기존 모델의 성능을 크게 향상시키면서도 속도를 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
D스파크가 작동하는 방식은 여러 토큰을 먼저 생성한 다음, 문맥에 맞게 차례대로 보완하고 GPU 작업량에 따라 검증하는 방식으로 이루어집니다. 이러한 과정을 통해 LLM의 추론 속도를 최대 85%까지 높일 수 있다고 보고 있습니다.
이 기술을 기존 ‘딥시크-V4’ 모델에 적용한 결과, ‘딥시크-V4-프로-D스파크’와 같은 새로운 버전들이 탄생했습니다. 이는 서비스 효율성을 극대화하여 더 빠르고 효율적인 AI 서비스를 제공할 수 있게 한다는 점에서 큰 의미가 있다고 전해지고 있습니다.
참고 원문: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=212191