Mamba-2.8b 기반 잠재 추론 엔진: KV-캐시 없이 O(1) 메모리로 추론 구현

사용자들은 KV-캐시 없는 추론 방식에 큰 관심을 보였으며, 특히 하드웨어 제약이 큰 로컬 환경에서의 활용 가능성을 높게 평가했다.

• 메모리 제약이 심한 환경에서 긴 문맥 처리가 필요할 경우 Mamba 기반의 SSM 모델 도입을 고려한다.
• 추론 과정에서 발생하는 토큰 비용을 줄이기 위해 내부 상태 루프를 통한 잠재 추론 기법을 연구한다.

• Chain-of-Thought 토큰 대신 SSM의 내부 상태(h_t)를 루프시켜 메모리 팽창 없이 추론을 수행할 수 있다.
• HaltingHead 메커니즘을 통해 문제 난이도에 따라 계산량을 스스로 조절하는 적응형 연산(Adaptive Compute)이 가능하다.
• Transformer와 달리 KV-캐시가 증가하지 않아 장기 대화에서도 O(1) 수준의 일정한 VRAM 사용량을 유지한다.
• RTX 3060과 같은 소비자용 GPU 한 장으로도 복잡한 잠재 추론 모델의 학습과 실행이 가능하다.