제1원칙에 따른 연속 배치
- AI 언어 모델(LLM)의 응답 생성 과정에서 첫 번째 단어가 나오기까지 시간이 걸리고, 이후 단어들이 빠르게 하나씩 화면에 나타나는 이유를 설명.
- LLM은 대규모의 파라미터를 통해 입력을 처리하고 다음 토큰을 예측하는 방식으로 작동하며, 실시간 응답 생성이 컴퓨팅 자원을 크게 소모.
- 효율적인 인퍼런스 기법 중 하나인 "연속 배칭"은 다수의 사용자 요청을 병렬로 처리하여 성능을 극대화하는 방법.
- 주의(attention) 메커니즘을 이해하는 것이 LLM의 토큰 처리 방식을 이해하는 데 필수적이며, 이 메커니즘은 토큰 간의 상호작용을 가능하게 함.
- KV 캐싱을 활용하여 과거 토큰의 계산을 피하고 새 토큰 생성을 위한 계산 비용 절감. 이를 통해 이전에 계산된 키와 값 상태를 저장하여 재사용 가능.
- "청크드 프리필"은 긴 초기 프롬프트로 인한 메모리 제약을 처리하기 위해 입력을 여러 부분으로 나누어 처리하는 방법.
- "연속 배칭"은 여러 사용자 요청을 동시에 처리할 수 있도록 초기 프롬프트와 디코딩 중인 프롬프트를 결합하여 계산 잡음 없이 배칭.
- 동적 스케줄링은 완료된 요청을 즉시 제거하고 새로운 요청으로 대체하여 효율성 유지.
- 이러한 연속 배칭 기법은 대규모 LLM 서비스에서 높은 처리량을 유지하고 여러 요청을 동시에 처리하는 데 필수적임.
- 추가적으로, 연속 배칭은 주의 마스크를 활용해 토큰 간 상호작용을 관리하며, 예시로 ChatGPT처럼 많은 사용자 요청을 효율적으로 처리할 수 있게 함.
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