확률 분포 일치로 보정 없이 확산 언어모델 양자화
Key Point
확산 기반 언어모델의 배포 효율성이 점점 중요해지는 상황에서, 보정 데이터 없이도 정확도를 유지하는 양자화 기법이 실무 적용 시간을 크게 단축할 수 있다.
핵심 요약
- 확산 기반 토큰 생성 언어모델(dLLM)은 자동회귀 모델의 대안으로 주목받고 있으나, 전체 시퀀스 역노이징과 블록 확산의 메모리 오버헤드로 배포가 어렵다.
- 기존 양자화 방법들은 마스킹 상태와 노이징 단계마다 활성화 분포가 바뀌어 보정 데이터가 필수였다.
- SoloQ는 가중치와 활성화를 정규화된 회전 기저로 매핑해 예측 가능한 주변 분포를 만들고, 이를 통해 데이터 독립적 양자화를 실현한다.