AI 학습을 위한 LLM 스터디 - 배치 전략 및 어텐션 개선 방안

이 글은 AI 학습을 위한 LLM 스터디의 일환으로, 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 효율성을 높이기 위한 배치 전략과 어텐션 메커니즘 개선 방안을 다룹니다. 특히, GPU 메모리 제약으로 인해 발생하는 배치 크기 문제를 해결하기 위한 그래픽 처리 장치(GPU) 메모리 최적화 기법과, 모델의 성능 향상을 위한 어텐션 메커니즘의 다양한 변형 및 적용 사례를 탐구합니다.

이를 통해 LLM 학습의 효율성과 성능을 개선하는 실질적인 방법론을 제시하며, 관련 기술 동향과 연구 방향에 대한 통찰을 제공합니다.