Merlin: 대규모 언어 모델 추론에서 손실 없는 컨텍스트 최적화를 위한 결정론적 바이트 단위 중복 제거

요약

Merlin은 대규모 데이터셋에서 발생하는 고질적인 중복성 문제를 해결하기 위해 설계된 로컬 우선의 컨텍스트 최적화 엔진입니다. 이 시스템은 SIMD 친화적인 해시 세트와 xxHash3-64를 결합하여 텍스트 구절과 데이터 청크에 대해 빠르고 바이트 단위로 정확한 중복 제거를 수행합니다. 특히 RAG(검색 증강 생성)와 같은 LLM 생태계에서 입력 데이터를 크게 줄이면서도 정보의 충실도를 유지할 수 있어, 대규모 언어 모델 추론 효율성을 획기적으로 개선하는 데 기여합니다.

핵심 포인트

• Merlin은 고도로 중복된 텍스트 코퍼스 처리로 인한 병목 현상을 해결하기 위한 범용 컨텍스트 최적화 엔진이다.
• SIMD 친화적인 오픈 어드레싱 플랫 해시 세트와 xxHash3-64를 사용하여 빠르고 바이트 단위의 정확한 중복 제거를 구현했다.
• RAG(검색 증강 생성)와 같은 LLM 워크플로우에 적용 시, 입력 데이터를 최대 71% 이상 감소시키면서도 데이터 충실도를 유지한다.
• Model Context Protocol (MCP)을 통해 IDE 및 자율 에이전트 전반에 걸쳐 안전하고 네트워크 가로채기 없는 배포가 가능하다.