LLM 경량화의 핵심: 양자화(Quantization) 원리 이해하기

요약

거대 언어 모델(LLM)을 실제로 구동하는 데 필요한 막대한 메모리 용량과 계산 자원은 큰 장벽입니다. 이 글은 LLM의 핵심 구성 요소인 '파라미터(Parameters)'와 컴퓨터가 데이터를 저장하는 방식(Float32 등)부터 시작하여, 왜 양자화(Quantization) 기술이 필수적인지 설명합니다. 파라미터는 모델의 가중치이며, 대부분 작은 값을 가지므로 32비트 부동소수점(float32) 대신 더 적은 비트를 사용하는 저정밀도 데이터 타입으로 압축할 수 있습니다. 이를 통해 모델 크기를 최대 4배 줄이고 속도를 2배 향상시

핵심 포인트

• LLM의 핵심 구성 요소는 '파라미터(Weights)'이며, 이는 거대한 연산 그래프를 형성합니다.
• 컴퓨터가 부동소수점 숫자를 표현할 때 발생하는 정밀도 손실을 이해하는 것이 양자화의 출발점입니다.
• 대부분의 LLM 파라미터 값은 0에 가깝게 분포하며, 이는 저정밀도 데이터 타입 사용에 적합함을 시사합니다.
• 양자화(Quantization)는 모델 크기를 최대 4배 줄이고 추론 속도를 2배 향상시키면서도 정확도 손실을 5~10% 이내로 유지하는 핵심 기술입니다.