# Hymba 하이브리드 헤드 아키텍처로 소규모 언어 모델 성능 향상

**URL:** <https://forums.developer.nvidia.com/t/hymba/315107>\
**Category:** Technical Blog - South Korea\
**Created:** [November 29, 2024, 1:35am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/hymba/315107 "2024-11-29T01:35:57Z")\
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**Author:** ![smoon](https://sea2.discourse-cdn.com/nvidia/user_avatar/forums.developer.nvidia.com/smoon/32/256893_2.png) [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\
**Post date:** [November 29, 2024, 1:35am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/hymba/315107/1 "2024-11-29T01:35:57Z")

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Originally published at: [Hymba 하이브리드 헤드 아키텍처로 소규모 언어 모델 성능 향상 - NVIDIA Technical Blog](https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/https-developer-nvidia-com-blog-hymba-hybrid-head-architecture-boosts-small-language-model-performance/)  
   
어텐션 기반 아키텍처를 갖춘 트랜스포머는 강력한 성능, 병렬 처리, 키-값(KV) 캐시를 활용한 장기 리콜 덕분에 언어 모델(LM)로서 가장 널리 사용되고 있습니다. 하지만 계산 비용이 이차적으로 증가하고 메모리 사용량이 많아 효율성이 떨어지는 문제가 있습니다. 반면, Mamba 및 Mamba-2와 같은 상태 공간 모델(SSM)은 연속적인 복잡성을 줄이고 하드웨어 최적화에 적합하지만, 메모리 리콜 작업에서 한계를 보이며 일반적인 벤치마크 성능에…

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**Author:** ![TomNVIDIA](https://sea2.discourse-cdn.com/nvidia/user_avatar/forums.developer.nvidia.com/tomnvidia/32/14181_2.png) [@TomNVIDIA](https://forums.developer.nvidia.com/u/TomNVIDIA)\
**Post date:** [November 29, 2024, 3:46am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/hymba/315107/2 "2024-11-29T03:46:58Z")

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