Gemma 4 MTP는 speculative decoding을 제품형 추론 가속 계층으로 밀어 넣는다
Google의 Gemma 4 Multi-Token Prediction drafters는 작은 draft model이 여러 토큰을 미리 제안하고 target model이 이를 병렬 검증하는 구조를 통해, 출력 품질을 바꾸지 않으면서 최대 3배까지 추론...
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SuperGemma4는 Apple Silicon에서 Gemma 4를 더 빠르고 덜 검열된 로컬 에이전트 모델로 바꾼다
Jiunsong의 SuperGemma4-26B-Uncensored-Fast v2는 Google Gemma 4 26B IT를 MLX 4bit 형식으로 재가공해, Apple Silicon 로컬 환경에서 속도와 실사용 에이전트 성능을 함께 끌어올리려는 비공...
Doc-to-LoRA는 문서를 LoRA 어댑터로 즉시 내재화한다
Doc-to-LoRA는 긴 문맥을 매번 다시 읽지 않고도 답할 수 있도록, 문서에서 LoRA 어댑터를 한 번의 forward pass로 생성하는 hypernetwork를 메타학습해 context distillation의 지연과 메모리 비용을 크게 줄이...
Prompt-Level Distillation은 추론을 가중치가 아니라 프롬프트로 증류한다
Prompt-Level Distillation은 교사 모델의 추론 규칙을 학생 모델의 시스템 프롬프트로 옮겨, 파인튜닝 없이도 작은 모델이 복잡한 분류 추론을 더 빠르고 투명하게 수행하도록 만든다.