더 큰 모델만으로 이기는 경쟁이 아니다

기대효과 · 분석

조건이 맞으면 장비당 처리량과 응답속도가 좋아질 수 있다. 성공 작업당 원가·초당 출력 토큰·drafter 채택률·피크 메모리를 함께 측정해야 한다.

선택

추출·코딩·긴 문서 업무를 나누어 클라우드와 로컬을 비교하자. 정답률과 재시도를 포함한 성공 작업당 비용으로 배포 방식을 선택한다.

실패 조건

증류·양자화는 어려운 작업의 품질에 영향을 줄 수 있고, 추측 디코딩은 제안 토큰 채택률이 낮으면 이익이 작다. MoE의 활성 계산량 감소를 전체 운영비 감소율로 읽으면 안 된다.

한국 적용

한국어 업무를 처리하는 모델의 자체 배포 선택지가 넓어진다. 한국어 토큰 효율과 내부 GPU 가동률이 API 대체 경제성을 좌우한다.

확인된 발표와 원문