r/LocalLLaMA•5개월 전•34•19
가중치와 어텐션의 분리 - Gemma 4 26B
Decoupled Attention from Weights - Gemma 4 26B
핵심 요약
로컬 머신 간에 어텐션과 가중치를 분리하여 로컬 LLM의 규모 제한을 극복하는 혁신적인 방법이 공개됨.
- 기술적 혁신 — 로컬 머신 간 어텐션과 가중치를 분리해 LLM 규모 제한을 완전히 우회함.
- 공개된 리포지토리 — 기능이 구현된 코드가 깃허브에 공개되어 누구나 활용 가능함.
- 참고 영상 — 해당 기술의 작동 원리를 설명하는 유튜브 영상이 함께 공유됨.
정말 믿을 수 없을 정도로 흥미로운 작업임. 어텐션을 분리해서(예: 몇 GB) 로컬 머신에 두고, 가중치는 다른 로컬 머신(예: 저렴한 Xeon)에 두어 로컬 LLM의 규모 문제를 완전히 우회할 수 있음!! 기능이 구현된 리포지토리: https://github.com/chrishayuk/larql
수정: 여기서 무슨 일이 일어나고 있는지 아주 잘 설명해 주는 영상도 찾음: 
