Category: LLM

Speculative Decoding in LLMs: How Medusa and EAGLE Achieve 2-3x Inference Speedup

2026년 02월 03일

LLM

Testing Medusa and EAGLE speculative decoding on LLaMA 2: acceptance rates, memory overhead, and when 2-3x speedup claims actually hold in production.
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vLLM vs TensorRT-LLM: Inference Speed Comparison on Consumer GPUs

2026년 01월 30일

LLM

Benchmarking vLLM vs TensorRT-LLM on RTX 4090 with Llama 3.1 8B. TensorRT-LLM delivers 2.3x throughput, but developer experience matters more than you think.
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Hybrid Search for RAG: Combining BM25 and Vector Search for Better Retrieval Performance

2026년 01월 18일

LLM

Learn how to boost RAG retrieval accuracy by 20-40% with hybrid search. Practical guide to combining BM25 and vector search with Python code examples.
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Attention is All You Need부터 FlashAttention-3까지: Transformer Attention 메커니즘의 진화와 O(1) 메모리 최적화 실전 구현

2025년 12월 17일

LLM

Self-Attention의 O(n²) 메모리 병목을 O(n)으로 극복한 FlashAttention부터 H100 최적화 FlashAttention-3까지, Transformer 성능 혁신의 모든 것. 실전 PyTorch 코드와 벤치마크 포함.
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RoPE vs Alibi vs xPos: Transformer 위치 인코딩 완벽 비교 가이드 (긴 문맥 처리 최적화)

2025년 12월 15일

LLM

RoPE, Alibi, xPos 세 가지 Transformer 위치 인코딩 기법을 수식과 코드로 비교 분석합니다. 긴 문맥 처리 성능을 극대화하는 실전 선택 가이드와 구현 예시를 제공합니다.
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Knowledge Distillation 실전 가이드: 대형 LLM을 소형 모델로 압축하는 증류 기법과 DistilBERT, TinyLlama 사례 분석

2025년 12월 12일

LLM

대형 LLM을 소형 모델로 압축하는 Knowledge Distillation 기법을 실무 중심으로 해설합니다. DistilBERT, TinyLlama, Gemma 사례와 PyTorch 구현 코드를 통해 증류 원리와 실전 전략을 배워보세요.
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RAG 파이프라인 최적화 완전 가이드: Naive RAG부터 Agentic RAG까지

2025년 12월 05일

LLM

RAG 파이프라인 최적화 완전 가이드. Naive RAG부터 Agentic RAG까지 진화 단계를 설명하고, 청킹 전략, 하이브리드 검색, 리랭킹 등 실전 구현 방법을 코드와 함께 단계별로 정리합니다.
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Building Production Systems with Claude Code: Best Practices and Real-World Automation

2025년 11월 22일

Claude Code, DevTools & Productivity, LLM

Building production automation with Claude Code CLI: quota management, server-side math rendering, graceful degradation, and cost comparison vs API.
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