Gradient Checkpointing
대형 모델 학습 시 메모리 60%+ 절감. forward 중 일부 중간값을 저장하지 않고 backward에서 재계산.
LLM fine-tune의 필수 기법.
Gradient Checkpointing란?
정의
중간 activation을 버리고 역전파 때 다시 계산. 메모리 절약하고 속도는 약간 희생.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.