LLM 양자화

1 개요

LLM quantization

LLM 양자화

• 대규모 언어 모델(LLM)을 양자화하는 과정
• 양자화라는 용어는 일반적으로 디지털 신호나 데이터를 이산적인 값으로 변환하는 과정을 의미하는데, LLM 양자화에서는 이 개념이 약간 다르게 적용된다. LLM은 이미 이산적인 값으로 구성되어 있기 때문에, 양자화 과정에서는 LLM의 가중치나 파라미터를 더 작은 비트 수로 압축하거나 근사하는 작업이 이루어진다. 이렇게 함으로써 모델의 크기를 줄이고 계산 효율성을 높일 수 있다.
• LLM 양자화의 목적은 모델의 크기와 연산량을 줄이면서도 성능 저하를 최소화하는 것이다. 이를 통해 모바일 장치나 임베디드 시스템처럼 제한된 하드웨어 환경에서도 LLM을 사용할 수 있게 된다. 또한, LLM 양자화를 통해 모델의 개인화나 배포 과정에서 필요한 자원과 시간을 줄일 수 있어 경제적 이점을 얻을 수 있다.

2 같이 보기

• 양자화 (머신러닝)
• LLM.int8() 양자화