AI BriefingDharma AI, VocabX 기법으로 Qwen3-4B 기반 채점 모델 추론 비용 77% 절감
VocabX: 토큰 빈도 대신 생성 비용으로 어휘를 골라 Qwen3-4B 채점 모델의 추론 비용을 77% 줄인 사례
·2026.10.30 20:30
핵심 내용
생성 비용 가중 어휘 선택으로 Qwen3-4B 기반 채점 모델의 추론 비용을 77% 줄였다.
자세히 보기
- Dharma AI가 토큰 빈도 대신 생성 비용을 기준으로 어휘를 선택하는 VocabX 기법을 공개함
- Qwen3-4B 기반 포르투갈어 에세이 채점 모델에서 응답 길이를 71.1% 줄이고 추론 비용을 77.0% 절감함
- 기존 최강 방법인 In-place BPE(벤치 점수 0.746)보다 높은 0.810의 벤치 점수를 기록하며 품질도 개선됨
- 출력 토큰 1개 비용이 입력 토큰의 7.4배임을 가중치로 활용하여 출력층 행 수를 약 152,000에서 약 65,000으로 축소함
- Qwen3, Llama-3.1, Gemma-3 등 15개 조합에서 기존 방법보다 토큰 감소율이 1.2~9.3%p 높게 나타남
- 토크나이저 변경 시 재학습이 필수이며, 결정에 관여하는 토큰은 매크로 토큰에서 제외해야 함
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