LLM에서는 더 깊은 것이 항상 더 나은 것은 아니다

요약

Alibaba Qwen 팀이 훈련 없이 추론 성능을 높이는 'Confident Decoding' 기술을 발표했습니다. 최종 레이어의 정렬 세금을 우회하여 가장 확신 있는 표현을 선택함으로써, 낮은 지연 시간 오버헤드로 큰 추론 이득을 얻을 수 있습니다.

핵심 포인트

• 훈련이 필요 없는(training-free) 새로운 추론 방법론 제시
• 최종 레이어의 정렬 세금(alignment tax) 문제 해결
• 2% 미만의 낮은 지연 시간 오버헤드로 효율적 구현 가능
• 최종 단계 직전의 가장 확신 있는 표현을 선택하여 성능 향상