'EAGLE 3.1', LLM 추론 '어텐션 드리프트' 문제 해결

'EAGLE 3.1' 알고리즘이 FC 정규화와 포스트-놈 히든 스테이트 피드백을 활용해 LLM 추론 시 발생하는 '어텐션 드리프트' 문제를 해결하며 vLLM에 적용된다.

Wed May 27 2026

'EAGLE 3.1'의 주요 기능

EAGLE 3.1은 거대 언어 모델(LLM) 추론 과정에서 발생하는 '어텐션 드리프트' 현상을 해결하기 위해 개발된 추측 디코딩 알고리즘이다. 이 알고리즘은 FC 정규화(FC normalization)와 포스트-놈 히든 스테이트 피드백(post-norm hidden-state feedback) 기술을 핵심적으로 사용한다. 이를 통해 LLM 추론의 안정성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 한다.

vLLM 적용 및 기대 효과

해당 기술은 vLLM에 적용될 예정이다. '어텐션 드리프트'는 모델이 긴 시퀀스를 처리할 때 이전 정보에 대한 주의력이 약화되는 현상을 의미하며, 이는 LLM의 성능 저하로 이어질 수 있다. EAGLE 3.1은 이러한 문제점을 개선함으로써 vLLM 기반 LLM의 추론 정확도를 높이고, 보다 안정적인 서비스 제공에 기여할 것으로 기대된다.

*출처: MarkTechPost (2026-05-27)*

Tags: #AI #LLM #추측디코딩 #어텐션드리프트 #기술