Mixture-of-Depths: Transformer 기반 언어 모델에서 연산량을 동적으로 할당하기
요약
Transformer 기반 언어 모델에서 입력 토큰의 중요도에 따라 연산량을 동적으로 할당하는 Mixture-of-Depths 기술을 소개합니다. 모든 토큰에 동일한 레이어를 적용하는 대신, 필요한 토큰에만 연산을 집중하여 효율성을 높입니다.
핵심 포인트
- 토큰별 중요도에 따른 동적 연산 할당
- Transformer 모델의 추론 효율성 개선
- 연산 자원의 최적화된 배분 가능
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