AI 요약관련 정보

• 새로운 트랜스포머 모델 등장: 단어 생성 없이 추론 및 성능 개선 🚀
• 기존 LLM의 HBM 과다 사용 문제 해결 시도: GPU 간 통신 오버헤드 감소 💡
• 메모리 용량 감소: 고정된 크기의 캐시 슬롯 재사용으로 HBM 사용량 절감 💾
• 체인 오브 소트 방식 대체: 레이턴트 스페이스 내 자기 반복적 추론 🔄
• 성능 향상: 반복적 추론을 통한 모델 성능 개선 및 작은 모델로도 큰 성능 달성 📈
• AI 기술 트렌드 분석: HBM 가격 절감 및 AI 칩 커스터마이징 동향 파악 💲
• 안될공학 채널의 목표: AI 기술 발전 동향과 엔지니어링적 접근 방식 공유 👨‍💻