Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘

A :

강점 및 독창성

동적 맥락 정리 (Dynamic Context Pruning):
- 본 논문은 Transformer 기반 모델의 맥락 정보를 동적으로 삭제하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이는 단순히 고정된 컨텍스트 창(window) 크기나 정적 토큰 압축 방식에 의존하지 않고, 학습된 메커니즘을 통해 덜 중요한 정보를 제거할 수 있도록 설계되었습니다.
효율성 및 해석 가능성:
- 이 기술은 모델의 표현력을 유지하면서 메모리 사용량과 계산 복잡도를 줄입니다. 또한, 제거된 컨텍스트와 관련된 결정을 시각적으로 해석할 수 있어, 모델의 결정 과정에 대한 이해를 돕습니다.
범용성 및 모듈화:
- 기존의 사전 학습된 Transformer 모델에 간단한 미세 조정(fine-tuning)으로 적용 가능하며, 추가적인 하드웨어 최적화 기법(양자화, 가중치 절단 등)과 결합하여 사용할 수 있습니다.
실증적 결과:
- 약 80%의 맥락을 제거해도 다운스트림 성능에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 최대 2배의 추론 처리량 향상을 달성했습니다.

핵심 알고리즘 설명

논문의 핵심은 동적으로 토큰의 맥락을 제거하는 적응형 희소 주의 메커니즘 (Adaptively Sparse Attention)입니다. 아래는 주요 단계입니다:

토큰 간 상호작용 계산:
- 각 레이어에서 토큰 간의 중요도를 계산하는 파라미터 ( W^l_{Q\text{int}}, W^l_{K\text{int}} )를 추가.
- 계산된 중요도 ( I^l_{k,j} )는 희소 시그모이드 함수로 결정되며, 이는 특정 토큰이 맥락에서 제거될지 여부를 판단합니다.
동적 맥락 제거:
- ( I^l_{k,j} = 0 )으로 설정된 토큰은 해당 레이어에서 제거되고, 이후 레이어에서도 제거된 상태를 유지합니다.
- 이를 통해 모델은 필요하지 않은 정보를 효율적으로 배제합니다.
희소 시그모이드 함수:
- 희소성을 제어하기 위해 ( \alpha )-시그모이드 함수가 사용되며, 훈련 중 ( \alpha ) 값을 점진적으로 증가시켜 희소성을 조정합니다.
전체 프로세스 예시:
- 입력: “A transformer is a deep learning model.”
- 각 레이어에서 중요도를 계산해 불필요한 토큰(예: ‘a’, ‘is’)을 제거.
- 결과적으로 ‘transformer’, ‘deep’, ‘learning’, ‘model’만 남아 추론에 사용.

논문의 한계점

희소성 제어의 민감성:
- 모델의 성능은 희소성 매개변수(예: ( \alpha ), ( \gamma ))의 설정에 따라 크게 달라집니다. 잘못 설정하면 정보 손실이나 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
추론 속도 및 초기 비용:
- 작은 맥락에서는 동적 삭제 메커니즘의 추가 비용으로 인해 초기 추론 속도가 느려질 수 있습니다.
일반화 문제:
- 실험이 특정 데이터셋(GPT-2 및 영어 위키백과)에 한정되어 있어, 다국어 모델이나 다른 NLP 태스크에의 일반화 가능성이 불확실합니다.
메모리 관리:
- 삭제된 토큰의 메모리를 재활용하기 위한 데이터 구조가 복잡하며, 대규모 배치 작업 시 구현상의 추가적인 부담이 될 수 있습니다.

추가적인 설명이 필요하거나 특정 실험 결과를 분석하고 싶으시면 말씀해주세요!

Q : 논문의 핵심알고리즘을 예시를 들어 아주 자세하게 설명해주고 정리해 줘

A :

핵심 알고리즘: 적응형 희소 주의 메커니즘 (Adaptively Sparse Attention)

알고리즘의 배경

Transformer 기반 모델은 모든 토큰 간의 상호작용을 계산하기 때문에 계산 복잡도가 입력 시퀀스 길이에 따라 ( O(n^2) )로 증가합니다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 각 토큰의 중요도를 동적으로 평가하고, 덜 중요한 토큰을 제거하여 계산량을 줄이는 적응형 희소 주의 메커니즘을 제안합니다.

전체 프로세스 및 단계

1. 입력 시퀀스

입력: “A transformer is a deep learning model.”
이 입력은 토큰화되어 아래와 같은 시퀀스로 변환됩니다:
```
["A", "transformer", "is", "a", "deep", "learning", "model"]
```
각 토큰은 임베딩 레이어를 통해 벡터로 변환됩니다:
```
X_0 = [E_A, E_transformer, E_is, E_a, E_deep, E_learning, E_model]
```
여기서 ( E )는 각 단어의 임베딩 벡터입니다.

2. 토큰 간 상호작용 계산

각 레이어 ( \ell )에서 토큰 간 상호작용을 계산하기 위해 새로운 파라미터 ( W^\ell_{Q\text{int}}, W^\ell_{K\text{int}} )를 도입.
이 파라미터를 이용해 상호작용 쿼리 및 키를 계산: [ Q^\ell_\text{int} = X^\ell W^\ell_{Q\text{int}}, \quad K^\ell_\text{int} = X^\ell W^\ell_{K\text{int}} ]
각 토큰 ( k )와 ( j ) 간 상호작용 값 ( I^\ell_{k,j} )를 다음과 같이 계산: [ I^\ell_{k,j} = \sigma\left(\frac{(Q^\ell_\text{int})^\top_k (K^\ell_\text{int})_j}{\sqrt{r}} + \beta^\ell\right) ] 여기서 ( \sigma )는 희소 시그모이드 함수입니다.

3. 희소 시그모이드 함수

희소 시그모이드는 이진 결정(0 또는 1)에 가까운 값을 내는 함수로, 토큰 제거 여부를 판단합니다.
작은 ( \sigma(x) ) 값(0에 가까운 값)은 해당 토큰이 덜 중요하다는 것을 의미하며 제거됩니다.

4. 토큰 제거 규칙

제거된 토큰은 다음과 같은 규칙을 따릅니다:
1. 토큰 ( j )가 제거되면, 이후의 모든 레이어에서 제거된 상태를 유지 (( I^\ell_{k,j} = 0 )).
2. 각 레이어는 독립적으로 희소성을 적용하며, 특정 레이어에서 중요한 정보가 다시 활성화될 수는 없습니다.

5. 주의(attention) 조정

계산된 상호작용 값을 기존의 주의(attention) 연산에 추가: [ \text{SA}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{Q K^\top}{\sqrt{p}} + \log(I^\ell)\right) V ]
( \log(I^\ell) )를 통해 덜 중요한 토큰의 가중치를 완전히 제거하거나 약화합니다.

예제와 함께 설명

입력 예시: “A transformer is a deep learning model.”

1단계: 토큰화 후 각 토큰이 임베딩 벡터로 변환:

X_0 = [E_A, E_transformer, E_is, E_a, E_deep, E_learning, E_model]

2단계: 첫 번째 레이어에서 각 토큰 간 상호작용 계산:
- ( I_{transformer, A} ): ‘transformer’가 ‘A’를 얼마나 참조할지.
- ( I_{deep, transformer} ): ‘deep’이 ‘transformer’를 얼마나 참조할지.
계산된 ( I^\ell_{k,j} ) 값:
```
[1, 1, 0.2, 0.1, 1, 0.9, 1]
```
- ‘is’와 ‘a’는 낮은 중요도를 받아 제거됩니다.
3단계: 제거된 토큰은 이후 레이어에서도 제거됩니다.

최종 출력:

중요한 토큰만 남아 추론에 사용:

["transformer", "deep", "learning", "model"]

알고리즘 요약

토큰 간 상호작용을 계산하여 중요도를 측정.
희소 시그모이드 함수로 중요도를 기반으로 토큰 제거 여부를 결정.
제거된 토큰은 모든 이후 레이어에서 제외.
남은 토큰들만을 사용하여 최종 출력을 생성.

이 과정을 통해 계산량은 감소하고, 중요한 정보는 유지됩니다.

추가적인 의문점이나 보완이 필요한 부분이 있으면 말씀해주세요!

Q : 이 논문에서 제시한 결과를 자세하게 보고 다른 방법론에 비하여 특출난 점과 논문에서 제기하는 어떠한 방법이 이러한 결과를 도출하게 되었는지 논문에서 제시하는 이유와 너의 생각을 알려줘

A :

논문 결과의 자세한 분석 및 비교

논문에서 제시한 결과

맥락 제거의 효율성 (Sparsity vs. Perplexity):
- 약 80%의 맥락을 제거해도 퍼플렉서티(perplexity)가 거의 증가하지 않았습니다.
  - 예: 80.35%의 희소성을 가진 GPT-2 모델의 퍼플렉서티는 0.085만 증가.
- 이는 기존의 Local Attention이나 Static Sparse Attention보다 훨씬 낮은 퍼플렉서티를 유지하며 동적 적응성을 보여줍니다.
추론 처리량 (Throughput):
- 추론 속도는 맥락 크기가 커질수록 크게 향상되었으며, GPT-2-small 모델에서 최대 98%의 처리량 증가를 달성.
- 메모리 요구량도 대폭 줄어들어, 동일한 하드웨어에서 더 큰 배치를 처리 가능.
제로샷 성능 (Zero-shot Performance):
- WinoGrande, HellaSwag, PIQA, LAMBADA 등 제로샷 태스크에서 희소성을 높여도 Dense 모델 대비 동등하거나 더 높은 성능을 보임.
  - 예: 희소성이 높은 경우에도 평균적으로 Dense 모델 대비 성능 저하가 없음.

다른 방법론과의 비교

Static Sparse Attention (정적 희소 주의):
- 정적 희소화 방법은 미리 정의된 규칙(예: 고정된 창 크기, 정해진 주의 패턴)을 따릅니다.
- 이러한 방식은 데이터 특성과 관계없이 희소화를 적용하므로 동적인 정보 유지에 한계가 있음.
- 반면, 본 논문에서는 학습된 메커니즘을 통해 토큰의 중요도를 동적으로 평가하고 제거하여 데이터 적응적 효율성을 달성.
Local Attention:
- 제한된 창(window) 크기 내에서만 토큰이 상호작용하도록 강제.
- 이는 긴 맥락에서 정보 손실을 초래.
- 본 논문의 방법은 중요한 정보를 유지하면서 필요 없는 데이터를 제거하여 성능을 유지.
기존 Transformer:
- 기존 Transformer는 모든 토큰 간 상호작용을 계산하므로 ( O(n^2) )의 계산 복잡도를 가지며, 긴 시퀀스에서 비효율적.
- 본 논문은 동적 토큰 삭제를 통해 계산량을 줄이며, ( O(n^2) )에서 ( O(n) )로 추론 복잡도를 감소.

특출난 점

동적 맥락 제거의 학습 가능성:
- 기존 방법론은 정적이거나 고정된 규칙을 적용했으나, 본 논문은 학습 가능한 적응형 희소화 메커니즘을 통해 데이터 특성을 반영.
효율성과 해석 가능성의 동시 개선:
- 희소성을 학습한 결과를 기반으로, 모델이 어떤 정보를 삭제했는지 시각화 및 해석 가능.
- 이는 모델 투명성을 높여 기존 블랙박스 접근 방식과 차별화.
모듈화 및 범용성:
- 사전 학습된 모델(GPT-2 등)에 쉽게 적용 가능하며, 추가적으로 양자화, 가중치 절단, 하드웨어 최적화와 함께 사용 가능.

이러한 결과를 도출한 방법

Sparse Sigmoid 함수 사용:
- 희소성을 제어하기 위해 설계된 ( \alpha )-시그모이드는 학습 초기에 부드러운 희소화로 시작해 추론 단계에서는 이진 결정에 가까운 희소화를 유도.
- 이는 과적합을 방지하면서 효율적인 희소화 패턴을 학습 가능.
레이어별 독립 희소화:
- 각 레이어에서 독립적으로 희소화를 수행하여, 맥락의 중요도를 레이어별로 다르게 처리.
- 이는 정적 방법이 모든 레이어에 동일한 규칙을 적용하는 한계를 극복.
학습 과정 중 점진적 희소화:
- 훈련 중 ( \alpha ) 값을 증가시키는 코사인 스케줄링을 통해 희소성을 점진적으로 강화.
- 이는 초기에 중요한 정보를 유지하면서 최종적으로 필요 없는 정보를 효과적으로 제거.

논문이 제시하는 이유와 내 생각

논문이 제시하는 이유:
- 본 논문은 기존 Transformer 구조의 비효율성(특히 긴 시퀀스 처리)을 해결하기 위해 데이터 적응적 맥락 제거를 도입.
- 이는 주로 메모리 사용량 및 계산 복잡도를 줄이는 데 초점이 맞춰져 있으며, 이를 통해 스케일러블 LLM 구현의 가능성을 열어줌.
내 생각:
- 제안된 방법은 기존의 정적 접근 방식이 가지고 있던 유연성 부족 문제를 잘 해결함.
- 특히, 희소화 패턴을 시각화하고 해석 가능성을 부여한 점은 모델 투명성과 효율성 간의 균형을 보여줌.
- 다만, 특정 태스크에서 희소화가 중요한 정보도 제거할 가능성이 있으며, 이는 추가적인 데이터셋 또는 다국어 태스크에서 검증이 필요함.

추가적인 분석이나 실험 결과 비교가 필요하면 말씀해주세요!

Q : 이 논문의 입력데이터와 추론 과정에 대해서 예시를 들어 아주 자세하게 설명해 주겠니? 추가적으로 모델아키텍처의 구성 및 모델을 구성하는 연산과 메모리 요구량 컴퓨팅 요구량 대해서도 설명해줘

A :

입력 데이터 및 추론 과정

입력 데이터 예시

입력 문장:

"The quick brown fox jumps over the lazy dog."

토큰화 과정:
입력 문장은 모델이 처리할 수 있도록 토큰화되어 각 단어가 고유한 정수 ID로 변환됩니다.
```
["The", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog"]
```
각 단어는 임베딩 레이어에서 고차원 벡터 ( X_0 )로 매핑됩니다: [ X_0 = [E_\text{The}, E_\text{quick}, E_\text{brown}, \ldots, E_\text{dog}] ] 여기서 ( E )는 각 단어의 임베딩 벡터입니다.

추론 과정

초기 설정:
- 입력 데이터는 순차적으로 모델에 제공됩니다.
- 추론 과정에서는 입력 토큰 ( X )와 이전 레이어의 활성화 값을 사용해 현재 토큰을 예측합니다.
토큰 간 상호작용 계산 (Interaction Computation):
- 각 레이어 ( \ell )에서 상호작용 쿼리 ( Q^\ell_\text{int} )와 키 ( K^\ell_\text{int} )를 생성: [ Q^\ell_\text{int} = X^\ell W^\ell_{Q\text{int}}, \quad K^\ell_\text{int} = X^\ell W^\ell_{K\text{int}} ]
- 각 토큰 ( i )와 ( j ) 간 중요도를 계산: [ I^\ell_{i,j} = \sigma\left(\frac{(Q^\ell_\text{int})i^\top (K^\ell\text{int})_j}{\sqrt{r}} + \beta^\ell\right) ]
- 여기서 ( \sigma )는 희소 시그모이드 함수이며, 중요도가 낮은 경우 ( I^\ell_{i,j} )가 0에 가까워져 해당 토큰은 제거됩니다.
동적 맥락 제거:
- 중요도가 낮은 토큰은 완전히 제거되며, 이후 레이어에서도 제외됩니다.
- 예를 들어, 입력 문장에서 “The”, “the”와 같은 중요도가 낮은 토큰이 제거될 수 있습니다.
주의(attention) 계산:
- 각 레이어에서 남은 토큰을 대상으로 주의(attention) 계산: [ \text{SA}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{Q K^\top}{\sqrt{p}} + \log(I^\ell)\right) V ]
- 제거된 토큰은 주의 연산에서 완전히 제외되며, 최종 출력 벡터만 사용해 다음 단어를 예측합니다.
출력 생성:
- 마지막 레이어에서는 다음 단어의 확률 분포를 계산: [ P_\text{next} = \text{softmax}(X_L W_\text{logits}) ]
- 가장 높은 확률을 가진 단어가 선택되어 출력됩니다.

모델 아키텍처의 구성

구조

입력 임베딩 레이어:
- 입력 토큰 ID를 고차원 임베딩 벡터 ( X_0 )로 변환.
다중 헤드 주의 레이어 (Multi-head Attention):
- 여러 개의 독립적인 주의 메커니즘을 병렬로 수행: [ Q = XW_Q, \quad K = XW_K, \quad V = XW_V ] [ \text{MHA}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \ldots, \text{head}_h) W_O ] 각 헤드에서는 희소화된 맥락을 사용.
피드포워드 네트워크 (FFN):
- 각 토큰의 벡터를 비선형 활성화 함수와 두 개의 완전 연결 층으로 변환: [ FF(X) = \text{ReLU}(X W_1 + b_1) W_2 + b_2 ]
레이어 정규화 및 잔차 연결:
- 각 레이어에 대해 출력값을 정규화하고, 입력값과 잔차 연결: [ X_\text{out} = \text{LayerNorm}(X_\text{in} + \text{MHA}(X_\text{in})) ]

모델 연산량 및 메모리 요구량

연산량:
- 기존 Transformer의 자기 주의(self-attention) 연산 복잡도는 ( O(n^2) )입니다.
- 본 논문의 방법은 불필요한 토큰을 제거하여 주의 연산을 수행하므로, 최종적으로 ( O(n^2 \cdot r/d) )로 감소.
  - ( r ): 희소화를 위한 추가 차원 (작음).
  - ( d ): 모델의 기본 임베딩 차원.
메모리 요구량:
- 메모리 요구량은 캐싱된 키와 값 ( K, V )의 크기에 비례.
- 제거된 토큰은 메모리에서 제거되므로, 메모리 요구량은 희소성 수준에 따라 선형적으로 감소: [ \text{Memory Usage} \propto \text{Number of Tokens Kept} ]
희소화 효과:
- 모델은 희소화를 통해 연산량과 메모리 사용량을 줄이며, 동일한 하드웨어에서 더 큰 배치를 처리 가능.

추가적인 고려 사항

레이어 간 독립 희소화:
각 레이어가 고유의 희소화 패턴을 학습하므로, 레이어별로 다른 토큰이 제거됩니다.
훈련 시 동적 설정:
희소 시그모이드의 ( \alpha ) 값을 점진적으로 증가시켜 초기에는 중요 정보를 학습하고 이후에는 효율적인 희소화를 학습합니다.

결론

본 논문에서 제시된 동적 맥락 제거는 기존 Transformer 모델의 연산 및 메모리 효율성을 크게 개선하며, 모델의 복잡도를 줄이면서도 성능 저하를 최소화했습니다. 특히, 희소화 메커니즘은 긴 시퀀스 처리에서 탁월한 성능을 보여줍니다. 추가적으로, 이러한 메커니즘은 사전 학습된 모델에 쉽게 통합 가능하며 범용성이 높습니다.

Q : 이 논문의 한계를 극복하기 위한 방법으로 어떤 연구흐름이 있는지 정리해서 자세하게 설명해 줘

A :

이 논문의 한계를 극복하기 위한 연구 흐름

본 논문의 주요 한계는 다음과 같습니다. 이를 보완하기 위한 연구 방향을 기존 연구와의 비교를 통해 정리하고, 각각의 한계를 극복할 수 있는 구체적인 아이디어를 제안합니다.

1. 희소화의 동적 결정 정확성 향상

한계점:

희소화 메커니즘에서 잘못된 결정이 발생할 경우, 중요한 정보를 제거하여 성능 저하를 초래할 가능성이 있음.
희소화 수준을 조정하는 하이퍼파라미터 ( \alpha ) 및 ( \gamma )의 최적값 찾기가 까다롭고 데이터셋에 종속적.

연구 흐름 및 개선 방향:

멀티모달 학습 기반 희소화:
- 텍스트와 이미지를 동시에 처리하는 멀티모달 학습으로, 텍스트의 중요도를 추가적으로 보완.
- 예: CLIP(OpenAI)와 같은 모델을 통해 텍스트-이미지 정합도를 기반으로 동적 중요도 평가.
리인포스먼트 러닝 기반 희소화:
- 희소화 메커니즘을 학습하기 위해 강화 학습을 도입하여, 특정 희소화 결정이 성능에 미치는 영향을 반영.
- 보상 함수로 희소화 수준과 퍼플렉서티의 트레이드오프를 설계.
교사 모델 기반 학습 (Teacher-Student Framework):
- 고성능 Dense 모델을 교사로 활용하여, 희소화된 학생 모델이 특정 정보를 유지하도록 지도 학습.

2. 맥락 유지와 제거의 균형 조정

한계점:

맥락 유지와 제거 간의 최적 균형이 특정 태스크나 데이터셋에서 다르게 나타날 수 있음.
단일 희소화 패턴으로 다양한 데이터의 맥락 구조를 모두 처리하기 어려움.

연구 흐름 및 개선 방향:

태스크 적응형 희소화(Task-Adaptive Pruning):
- 태스크별로 희소화 수준을 동적으로 조정하는 메커니즘 개발.
- 예: 텍스트 요약에는 더 많은 맥락이 필요하지만, 문장 분류에서는 적은 맥락이 필요함.
다중 희소화 레벨 통합:
- 서로 다른 희소화 수준을 가진 서브 모델을 구성하고, 태스크에 따라 적절한 모델을 선택.
- 샘플별 중요도를 학습하여 특정 레벨에서 동작하도록 설계.
지연적 제거 (Delayed Sparsification):
- 희소화를 점진적으로 적용하여, 초기 단계에서는 더 많은 맥락을 유지하고 이후 단계에서 중요하지 않은 정보를 제거.

3. 긴 시퀀스 처리 한계

한계점:

매우 긴 시퀀스(예: 10,000개 이상의 토큰)에서는 여전히 희소화된 Transformer도 비효율적일 수 있음.
제거된 맥락 정보가 중요한 장기 의존성을 포함할 가능성.

연구 흐름 및 개선 방향:

메모리 확장 기반 모델 (Memory-Augmented Models):
- 희소화된 Transformer에 외부 메모리를 추가하여 삭제된 맥락 정보를 저장.
- 예: Retrieval-Augmented Generation(RAG) 방식으로 삭제된 정보 복구.
히스토리 기반 강화 (History-Augmented Sparsification):
- 삭제된 맥락 정보를 축약된 벡터(예: 평균 벡터)로 요약하여 다음 단계에서 재사용.
히에라키컬 구조 도입 (Hierarchical Attention):
- 입력 데이터를 계층적 구조로 나누고, 상위 계층에서는 전반적인 맥락을 요약하고 하위 계층에서는 상세한 주의를 집중.

4. 모델 해석 가능성 및 투명성 제한

한계점:

희소화 메커니즘이 자동으로 결정되기 때문에, 제거된 토큰이 실제로 얼마나 중요한지에 대한 명확한 해석이 부족.
모델이 잘못된 희소화를 적용했을 때의 오류 원인을 분석하기 어려움.

연구 흐름 및 개선 방향:

주의 시각화 향상:
- 희소화 결정 과정에서의 중요도를 시각적으로 표현하여 해석 가능성을 향상.
- 예: attention map과 희소화 결과를 중첩해 가시적으로 표현.
사용자 개입 가능 모델:
- 사용자 정의 희소화 규칙을 추가하여, 특정 상황에서 희소화를 비활성화하거나 강화.
원인 분석 기법(Explainable AI):
- 희소화 결정에 사용된 상호작용 매트릭스와 희소 시그모이드 함수의 값을 분석하여 제거 결정의 원인을 이해.

5. 훈련 및 추론 시간의 초기 부담

한계점:

작은 시퀀스에서는 동적 맥락 제거 메커니즘의 계산 오버헤드가 전체 성능 향상을 제한.
초기 훈련에서 중요 토큰을 희소화할 가능성.

연구 흐름 및 개선 방향:

혼합 정밀도 계산 (Mixed-Precision Computation):
- 희소화 연산에 대해 FP16 또는 INT8과 같은 저정밀도 연산을 적용하여 초기 계산 오버헤드 감소.
프리트레이닝 기반 초기화:
- 기존 Dense 모델에서 미리 훈련된 희소화 파라미터를 사용하여 초기 희소화 수준을 설정.
경량화된 희소화 모듈:
- 희소화 계산에 필요한 ( W_{Q\text{int}} ), ( W_{K\text{int}} ) 차원을 줄이고 단순화.

결론

이 논문의 한계를 극복하기 위해, 동적 희소화의 결정 정확성 향상, 태스크별 적응성 강화, 긴 시퀀스 처리 능력 개선, 해석 가능성 증대, 훈련 및 추론 효율성 최적화와 같은 연구 방향이 유망합니다. 특히, 리인포스먼트 러닝, 멀티모달 학습, 외부 메모리 추가 등의 접근법은 이러한 한계를 보완하면서 LLM의 실용성을 극대화할 수 있습니다.