딥러닝 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전은 놀랍습니다. 하지만 이러한 모델은 종종 엄청난 크기의 파라미터를 가지며, 이는 학습 및 추론 과정에서 높은 계산 비용과 메모리 사용량을 초래합니다. 양자화(Quantization)는 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 양자화가 무엇인지, 왜 사용하는지, 그리고 모든 상황에서 적합한 선택인지 알아보겠습니다.1. 양자화란 무엇인가?양자화는 모델의 파라미터(예: 가중치와 활성화 값)를 더 낮은 정밀도의 수치로 변환하여 계산 효율성을 높이고 메모리 사용량을 줄이는 기술입니다. 예를 들어, 보통 딥러닝 모델은 32비트 부동소수점(float32) 형식을 사용하지만, 이를 8비트 정수..