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논문 기본 정보
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초록·키워드
대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 챗봇 등 실제 서비스에 효율적으로 활용하기 위해서는 적절한 시간 내로 모델이 토큰을 생성하여 서비스 수준 목표(SLO, Serive Level Objective)를 만족할뿐만 아니라 사용자에게 제공하는 답변의 품질이 일정 수준 이상이 되도록 보장해야 한다. LLM 추론(inference) 연산에 특화된 프로세서로는 NPU가 존재하는데, NPU는 신경망 연산에 특화된 대규모 병렬 처리를 통해 빠르게 토큰을 제공할 수 있다. 그러나 빠른 추론을 위해 FP8 등 낮은 정밀도를 사용하여 답변의 품질이 떨어진다. 반면, CPU는 각 토큰을 제공 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096046494
