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핵심 요약
출력 결과의 상당 부분이 이미 알려진 경우, 예상되는 텍스트를 모델에 전달함으로써 토큰 생성 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 이는 코드 한 줄의 변경만으로 2배 이상의 속도 향상을 제공한다.
배경
LLM 추론 속도는 실시간 애플리케이션에서 중요한 병목 현상이며, 이를 해결하기 위한 다양한 최적화 기법이 연구되고 있다.
대상 독자
LLM 기반 애플리케이션을 개발하는 엔지니어 및 성능 최적화에 관심 있는 개발자
의미 / 영향
실시간 코딩 에이전트와 대규모 문서 편집 도구의 응답 지연 문제가 획기적으로 개선되어 사용자 생산성이 높아질 것이다. 개발자는 인프라 수준의 최적화 기술을 API 호출 한 줄로 손쉽게 활용하며 서비스 경쟁력을 확보할 수 있다.
챕터별 상세
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Predicted Outputs의 개념과 작동 원리
Predicted Outputs는 LLM이 코드나 문서를 생성할 때 이미 알고 있는 부분을 재사용하여 속도를 높이는 기술이다. 사용자가 예상되는 응답의 초안(Draft)을 모델에 제공하면, 모델은 이를 실제 출력과 비교하여 일치하는 토큰을 즉시 확정한다. 이 과정을 통해 전체 토큰의 80% 이상을 재계산 없이 처리할 수 있으며, 결과적으로 추론 지연 시간이 절반으로 줄어든다.
투기적 디코딩(Speculative Decoding)과 유사한 원리로 작동하지만, 모델이 아닌 사용자가 직접 예측값을 제공한다는 차이가 있다.
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실전 코드 적용 및 데모
Cerebras Python SDK를 활용해 실제 코드를 수정하는 과정을 시연했다. 기존 chat.completions.create 요청에 prediction 필드를 추가하고 예상되는 코드 블록을 값으로 전달하는 방식이다. 데모 결과, 알고리즘에 주석을 추가하는 작업에서 87개의 토큰이 재사용되었고 단 16개의 토큰만 새로 생성되었다. 이는 모델이 기존 코드 구조를 그대로 유지하면서 필요한 주석만 빠르게 삽입했음을 증명한다.
SDK에서 prediction 파라미터를 추가하는 것만으로 기능을 활성화할 수 있어 구현 난이도가 매우 낮다.
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주요 활용 사례 및 장점
이 기술은 코드 리팩터링, 인라인 완성, 문법 교정, 구조화된 텍스트 생성 등 출력물의 상당 부분이 입력과 중복되는 사례에 최적화되어 있다. 예측한 내용이 실제 모델의 판단과 다를 경우, 모델은 일치하지 않는 섹션만 자동으로 다시 생성하여 정확성을 보장한다. 개발자는 추가적인 로직 구현이나 프레임워크 변경 없이 파라미터 수정만으로 성능 이득을 얻는다.
예측이 틀려도 모델이 스스로 수정하므로 시스템의 안정성이나 출력 품질에는 영향을 주지 않는다.
실무 Takeaway
- 출력 결과의 80% 이상이 기존 내용과 겹치는 작업에서 Predicted Outputs를 적용하면 추론 속도를 2배 이상 향상시킨다.
- Cerebras SDK의 prediction 파라미터에 예상되는 텍스트를 전달하는 것만으로 복잡한 최적화 로직 없이 즉각적인 성능 개선이 가능하다.
- 예측값이 실제 출력과 일치하지 않더라도 모델이 틀린 부분만 선별적으로 재생성하므로 응답의 정확도 손실 없이 안전하게 사용할 수 있다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 15.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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