LatentLLM 모델 압축: 재학습 없이 KV 캐시를 줄이는 다중 헤드 잠재 어텐션 변환
미쓰비시전기 연구소가 AAAI 2026에서 발표한 LatentLLM 정리. 추가 학습 없이 기존 대형 언어 모델을 저차원 잠재 구조로 바꿔 KV 캐시와 연산량을 줄이는 세 가지 아이디어를 소개한다.
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AI TOPIC
모델 압축 최신 뉴스와 핵심 해설
모델 압축 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 모델 압축 총정리: 양자화·가지치기·지식 증류·저랭크 분해 서베이 논문 스터디 발표 요약
거대 언어 모델을 적은 자원에서 돌리기 위한 압축 기법을 네 갈래로 정리한 스터디 발표다. 양자화와 가지치기의 성능 차이, 지식 증류의 두 방식, 그리고 실제 추론 속도 이득의 한계까지 함께 다룬다.
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지식 증류란? 교사-학생 모델과 다크 널리지, 온도 조절 소프트맥스 해설
큰 교사 모델의 지식을 작은 학생 모델로 압축하는 지식 증류의 개념과 역사, 로짓 매칭과 다크 널리지, 온도 조절 소프트맥스의 원리를 예제와 함께 설명한다.
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LLM 양자화 기초 정리: 실수를 정수로 바꿔 모델을 압축하는 방법
양자화는 모델 가중치를 실수에서 정수로 바꿔 크기를 줄이고 추론을 빠르게 한다. 왜·언제·어떻게 하는지, PTQ와 QAT, 보정과 스케일 계산까지 기초를 정리했다.
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LLM 모델 압축·양자화란 — 추론 비용을 줄이고 속도를 높이는 법
AI 비용의 대부분은 학습이 아닌 추론 단계에서 발생한다. 양자화로 모델을 FP16에서 INT8·INT4로 줄여 GPU 요구량과 비용을 낮추고 처리량을 높이는 원리를 정리했다.
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지식 증류란? 교사-학생 모델, 소프트 라벨과 '암흑 지식'으로 보는 LLM 압축
큰 LLM이 작은 모델을 가르치는 지식 증류의 개념을, 2006년 모델 압축부터 힌턴의 2015년 논문, 소프트 라벨과 온도, 그리고 제대로 된 증류와 행동 복제의 차이까지 정리했습니다.
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