반응형 lora미세조정1 TinyLLaMA는 얼마나 가벼울까? 1.1B 파라미터의 혁신적 접근 TinyLLaMA는 왜 주목받고 있을까?오늘은 작지만 강력한 언어 모델인 TinyLLaMA를 깊이 있게 살펴봅니다. 경량 LLM이 필요한 이유부터 실전 팁, 그리고 실제 사례까지 이 글에 모두 담았습니다. 이 글에서는 1.1B 파라미터를 가진 TinyLLaMA를 중심으로 대형 LLM의 대안으로서 가능성을 탐구합니다. 모델이 얼마나 경량화되어 있는지, 최적화 방법은 무엇인지, Raspberry Pi 같은 엣지 디바이스에서의 활용 사례는 어떤지 설명하며, 실전 팁 세 가지로 마무리합니다.1. TinyLLaMA의 핵심 구조와 학습 과정TinyLLaMA는 Meta의 Llama 2 아키텍처 기반으로, 22개의 트랜스포머 레이어, 2048차원 임베딩, 32 헤드의 어텐션 구조를 갖추고 있습니다.파라미터 수는 단 1.. 2025. 7. 1. 이전 1 다음 반응형
