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LLM에서 추론 노력 제어하기
Controlling Reasoning Effort in LLMs
How LLMs Learn Low-, Medium-, and High-Effort Reasoning Modes
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로컬 LLM 실행에 관한 모든 것
GitHub - jamesob/local-llm: Everything I know about running LLMs locally
<p>Article URL: <a href="https://github.com/jamesob/local-llm">https://github.com/jamesob/local-llm</a></p> <p>Comments URL: <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=48775921"…
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DSpark: Speculative decoding을 활용한 LLM 추론 가속화
DSpark: Speculative decoding을 활용한 LLM 추론 가속화 [pdf] | GeekNews
<ul> <li>DSpark: 준자기회귀(semi-autoregressive) 생성과 신뢰도 스케줄링을 결합한 추측 디코딩(speculative decoding) 프레임워크</li> <li><strong>병렬 드래프터(parallel drafter)</strong> 가 한 번의 순전파로 긴 토큰 블록을 제안하지만 토큰 간…
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DSpark: 추측적 디코딩을 통한 LLM 추론 가속
DSpark: Speculative decoding accelerates LLM inference [pdf]
<p>Article URL: <a href="https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark_paper.pdf">https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec/blob/main/DSpark_paper.pdf</a></p> <p>Comments …
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OpenAI, Broadcom과 만든 첫 자체 추론 칩 Jalapeño 공개
OpenAI, Broadcom과 만든 첫 자체 추론 칩 Jalapeño 공개 | GeekNews
<ul> <li><strong>Jalapeño(할라페뇨)</strong> 는 LLM 추론(inference)에 특화된 가속기이자 Broadcom과 함께 만드는 <strong>다세대 컴퓨팅 플랫폼</strong>의 첫 결과물</li> <li>설계 착수부터 제조 테이프아웃까지 단 <strong>9개월</strong> 소요, …
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OpenAI와 Broadcom, LLM 최적화 추론 칩 공개
OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip
OpenAI and Broadcom introduce Jalapeño, a custom AI chip built for LLM inference to improve performance, efficiency, and scale across AI systems.
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macOS에서 로컬 코딩 에이전트 설정하는 방법
macOS에서 로컬 코딩 에이전트 설정하는 방법 | GeekNews
<ul> <li><strong>로컬 코딩 에이전트</strong> 구성은 인터넷 장애 때도 macOS에서 OpenAI 호환 API로 모델을 실행하고 Pi에서 텍스트와 이미지 입력을 처리하도록 만드는 설정임</li> <li>Apple M1 Max 64GB, macOS 15.7.7에서 <strong>llama.cpp Meta…
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LLM의 KV 캐시 이해와 처음부터 구현하기
Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch
KV caches are one of the most critical techniques for efficient inference in LLMs in production.