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대형언어모델(Large Language Model, LLM)은 수십억 개 이상의 파라미터를 갖고 있으며, 이러한 거대 규모는 성능 향상의 핵심이자 동시에 배포 효율의 가장 큰 걸림돌로 작용한다. 이에 따라 다양한 모델 경량화 연구가 진행되어 왔으나, 기존의 양자화와 프루닝 방식은 하드웨어 의존성과 성능 저하 문제를 완전히 해소하지 못하였다. 최근에는 입력 활성의 통계적 특성을 반영하여 정보 손실을 최소화하는 저 ... 전체 초록 보기
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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