task-circuit quantization (1) 썸네일형 리스트형 [혁신] LLM 압축 기술의 미래: TACQ로 열리는 2비트 정밀도 시대 초정밀 모델 압축 기술의 혁신, TACQ: LLM 성능 유지를 위한 2비트 정밀도 시대 개막거대 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 폭발적인 성장과 활용은 AI 기술 발전의 상징적인 결과입니다. 대규모 데이터와 연산 자원이 결합되어 놀라운 문제 해결 능력을 구현해냈지만, 이와 동시에 물리적인 메모리 제약과 계산 비용이라는 현실적인 벽에 부딪히게 되었습니다. 특히 의료와 같은 민감한 데이터가 오가는 환경에서 LLM을 로컬로 배포할 필요성이 커지며, 모델의 경량화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다.이러한 흐름 속에서, 미국 노스캐롤라이나대 채플힐 캠퍼스(UNC Chapel Hill)의 연구진이 혁신적인 양자화(Quantization) 기술인 Task-Aware Circ.. 이전 1 다음 📊 오늘의 방문 통계
