RTX 5090에서 100만 토큰 처리를? Sparse와 Linear Attention의 혁신적 결합
초장문 텍스트 생성 및 문맥 분석9B1K 컨텍스트apache-2.0
Sparse와 Linear Attention을 결합하여 100만 토큰 이상의 초장문을 3.5배 빠르게 처리하는 하이브리드 언어 모델입니다.
핵심 역량
- 1M+ (100만) 토큰 초장문 컨텍스트 지원
- Sparse(25%) + Linear(75%) 하이브리드 아키텍처
- 기존 Dense 모델 대비 최대 3.5배 빠른 추론 속도
- HyPE(Hybrid Positional Embedding) 기반 길이 일반화
- RTX 5090 등 소비자용 GPU에서 100만 토큰 추론 가능
- HALO 기법을 통한 지식 전이 및 성능 최적화
알아두면 좋은 것
- A6000D 환경 256K 시퀀스에서 Qwen3-8B 대비 3.5배 속도 향상
- HALO(Hybrid Attention via Layer Optimization) 기법으로 성능 저하 최소화
- 영어 및 중국어 지원 (한국어 공식 지원 미명시)
- SGLang 및 Flash-Linear-Attention 기반의 전용 추론 환경 권장
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