반응형 dfloat111 "70% 크기, 100% 정확도: LLM 압축 기술의 혁신적 발전" "Dynamic-Length Float (DFloat11) 기술로 LLM 크기 30% 감소""GPU 추론 효율성 향상, 메모리 사용량 최적화" 최근 AI 기술의 발전으로 Large Language Models (LLMs)의 크기가 급격히 증가하면서, 제한된 하드웨어 자원에서의 효율적인 배포가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 이에 Tianyi Zhang과 그의 동료들이 개발한 Dynamic-Length Float (DFloat11) 기술이 주목받고 있습니다. DFloat11은 LLM의 크기를 30%까지 줄이면서도 원본 모델과 동일한 출력을 제공하는 무손실 압축 프레임워크입니다. 이 기술은 BFloat16 가중치 표현의 낮은 엔트로피를 활용하여, 빈도에 기반한 동적 길이 인코딩을 적용함으로써 정보 최적화에.. 2025. 4. 27. 이전 1 다음 반응형
