๐Ÿ€ย Introduction

ํ•œ ์ค„ ์š”์•ฝ: sLLM์—์„œ๋„ Long Context Methodology๊ฐ€ ํ†ตํ• ๊นŒ?

์˜ˆ์ƒ ๊ธฐ๊ฐ„: 2์ฃผ

์ด๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ฌด์—‡์„ ์–ป๊ณ ์ž ํ•˜๋‚˜์š”: Long Context sLLM POC

๐Ÿ’กย Objective: sLLM์—์„œ Long Context์˜ ์ž ์žฌ๋ ฅ์„ ๋Œ์–ด๋‚ด๋ณด์ž.

์ฃผ์š” ๋ชฉํ‘œ sLLM์—์„œ๋„ Long Context Method์˜ ์ž ์žฌ๋ ฅ์„ ์ด๋Œ์–ด๋‚ด๋ณด์ž.

์ด๋ฅผ ์™œ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜๋‚˜์š” Long Context ์‹คํ—˜ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฐ ๋…ธํ•˜์šฐ ๋งˆ๋ จ

์ด๋ฅผ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๋ช…์‹ฌํ•ด์•ผ ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ง€์ผœ์•ผ ํ•  ์‚ฌํ•ญ๋“ค์ด ์žˆ์„๊นŒ์š”? ์ค‘๊ฐ„์— ํ์ง€๋ถ€์ง€ ๋˜์ง€ ๋ง๊ธฐ (๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”)

์˜ˆ์ƒ๋˜๋Š” ์–ด๋ ค์šด ์ ์ด ์žˆ๋‚˜์š”? GPU ์ž์› - V100์œผ๋กœ ์ถฉ๋ถ„ํ• ๊นŒ? ์ถฉ๋ถ„ํ•˜์ง€ ์•Š๋‹ค๋ฉด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์กฐ๋‹ฌํ• ๊นŒ?

๐ŸŽฏย KR1: Long Context ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ ์žˆ๋Š” sLLM์„ 3๊ฐœ ์ด์ƒ ํ›„๋ณด๋ฅผ ์„ ์ •

๐ŸŽฏย KR2: Long Context Benchmark์— ๋Œ€ํ•ด sLLM ํ‰๊ฐ€ ๋ฐ ๊ฐœ์„ ์  ๋„์ถœ

โญ๏ธ Review

OKR์„ ํ†ตํ•ด ์›ํ•˜๋Š” ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ๋‹ฌ์„ฑํ–ˆ๋‚˜์š”? ๋‹ฌ์„ฑํ•˜์ง€ ๋ชปํ–ˆ๋‹ค๋ฉด ๋ฌด์—‡์ด ๋ถ€์กฑํ–ˆ๋‚˜์š”?