대규모 언어 모델(Large language models, LLMs)은 산업 전반에 걸쳐 많은 AI 기반 서비스를 구동하는 데 사용되고 있습니다. 그러나 이러한 모델의 거대한 크기와 복잡한 아키텍처로 인해 추론 중의 계산 비용은 큰 과제였습니다. 모델이 진화함에 따라 계산 효율성과 출력 품질 사이의 균형을 최적화하는 것이 중요한 연구 분야가 되었습니다. 핵심 과제는 계산 효율성과 출력 품질 사이의 균형을 찾는 데 있습니다. 이러한 도전에 대한 해결책으로, 마이크로소프트의 연구자들은 WINA(Weighted Inference Network with Activation Sparsity)라는 훈련 무료 희소 활성화 프레임워크를 제안했습니다. WINA는 계산 효율성을 향상시키고 메모리 효율성을 향상시키는 데 도움이 되며, 대규모 LLM을 위한 효율적인 추론을 제공합니다. WINA는 기존의 모델보다 2배 이상 빠른 추론 속도를 제공하면서 출력 품질을 유지하는 것으로 입증되었습니다. 이러한 결과는 대규모 LLM을 효율적으로 실행하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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