작아지는 것은 무엇인지부터 봅니다

모델 파일이 작아지면 저장 공간과 전달 부담을 줄일 수 있습니다. 하지만 실제 실행에는 가중치 외의 메모리도 필요합니다. 파일을 내려받을 수 있다는 것과 장치에서 원하는 길이의 작업을 안정적으로 처리하는 것은 다른 조건입니다.

SLM이라는 이름도 모든 제품에 같은 크기 기준을 적용하는 등급은 아닙니다. 필요한 작업에서 충분한 품질을 얻는지와 장치에 맞는지를 함께 확인해야 합니다.

적은 비트 수에는 계산 조건이 붙습니다

양자화는 값을 낮은 정밀도로 표현하는 기술입니다. 실행 장치가 그 형식을 효율적으로 처리하지 못하면 변환이나 다른 계산 경로가 필요할 수 있습니다. 그래서 4비트라는 숫자만으로 특정 속도 향상을 약속할 수 없습니다.

같은 모델도 입력 길이와 동시 요청 수에 따라 메모리와 지연이 달라집니다. 긴 대화를 처리할 때는 KV cache가 차지하는 공간도 중요합니다.

MoE 모델의 전체 파라미터와 활성 파라미터는 서로 다른 수치입니다. TOPS는 장치 연산 지표이고 사용자가 기다리는 시간은 앱 전체의 결과입니다. 서로 다른 기준의 숫자를 하나의 순위처럼 비교하면 선택이 어긋날 수 있습니다.

LoRA와 증류 및 추측 디코딩도 각각 학습과 모델 구성 및 생성 과정의 다른 부분을 다룹니다. 어떤 병목을 해결하려는지 먼저 알아야 맞는 방법을 고를 수 있습니다.

사용할 언어와 문서 길이, 결과 형식으로 작은 평가를 준비하고 품질과 시간을 함께 기록합니다. 오류가 자주 나는 질문이 있다면 평균 속도가 빨라도 업무에 맞지 않을 수 있습니다.

비교할 때 필요한 메모리와 측정 조건은 연결된 기술자료에 정리했습니다. 제품의 최고 수치보다 자신의 작업에서 얻은 결과가 선택에 직접적인 근거가 됩니다.