LLM과 앙상블 컨텍스트 모델링을 결합한 고효율 압축 파이프라인 제안

작성자의 기술적 시도에 대해 긍정적인 반응이 예상되며, 특히 추론 효율화와 아키텍처 최적화 측면에서 심도 있는 기술적 제언이 오갈 것으로 보인다.

• 디코딩 시 모델 호출을 최소화하기 위해 지식 증류(Distillation)를 통한 경량 모델 활용을 고려할 것
• 확률 재구성 단계에서 병렬 처리가 가능한 구조로 알고리즘을 개선할 것

• LLM 기반 압축은 이론적으로 높은 압축률을 보장하지만 복원 시의 추론 비용이 실용화의 주요 장애물이다.
• 모델 가이드 방식의 확률 재구성은 연산량이 많아 고전적 코덱 대비 처리량이 낮다.
• 압축 효율을 유지하면서 디코딩 지연 시간을 줄이기 위한 모델 호출 최적화와 캐싱 전략이 필수적이다.