본 논문은 생성형 대규모 언어 모델(LLM)의 효율적인 서빙 방법론에 대한 심층 분석을 제공하는 설문 조사 논문입니다. LLM 배포의 효율성을 저해하는 높은 계산 자원 소모와 메모리 사용량 문제에 초점을 맞춰, 알고리즘 수정부터 시스템 설계 변경까지 다양한 해결책을 폭넓게 다룹니다. 저지연 및 고처리량이 요구되는 시나리오에서의 서빙 효율 향상을 위해 기계 학습 시스템(MLSys) 관점에서 접근하며, LLM 배포의 장벽을 극복하고 AI의 미래를 재편하는 데 필요한 통찰력을 연구자와 실무자에게 제공하고자 합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM 서빙 효율 향상을 위한 다양한 기법(알고리즘 최적화, 시스템 설계 개선 등)에 대한 포괄적인 이해 제공.
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연구자와 실무자에게 LLM 배포의 어려움을 극복하는 데 필요한 실질적인 통찰력 제공.
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효율적인 LLM 서빙 분야의 현재 상태와 미래 방향에 대한 명확한 그림 제시.
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한계점:
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본 논문 자체는 구체적인 새로운 알고리즘이나 시스템을 제안하지 않고 기존 연구들을 종합적으로 분석하는 데 그치는 설문 조사임.
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특정 LLM 아키텍처나 애플리케이션에 대한 세부적인 분석이 부족할 수 있음.
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기술의 급속한 발전으로 인해 논문 발표 이후 새로운 연구 결과가 등장하여 내용의 시의성이 떨어질 가능성이 있음.
