LLM은 꼭 한 토큰씩 답해야 할까

구조와 흐름

• 자기회귀 모델의 이전 토큰 기반 순차 생성과 확산형 언어모델의 다중 위치 병렬 예측·반복 정제 비교
• 마스킹된 응답 영역을 채우고 불확실한 위치를 재처리하는 LLaDA의 생성 방식
• 블록 간 순차 생성과 블록 내부 병렬 정제를 결합한 Block Diffusion 구조
• LLaDA2.1의 빈 위치 채우기 M2T와 기존 토큰 수정 T2T 결합

트레이드오프

• 반복 횟수와 토큰 선택 정책에 따른 생성 속도와 답변 품질의 조절
• 속도 중심 설정과 품질 중심 설정 간 신뢰도 기준 차이
• 병렬 예측의 처리 이점과 문맥 불일치 조합을 보정하기 위한 토큰 편집 필요성

성능/운영 포인트

• TPS뿐 아니라 첫 응답 지연, 전체 완료 시간, 품질, API 비용·GPU 자원 사용량의 함께 측정
• 블록 내부 처리 속도와 사용자에게 확정 출력을 노출하는 시점의 분리 평가
• 서로 다른 하드웨어·입력 길이·품질 설정을 배제한 단순 속도 수치 비교 지양

적용해볼 점

• 짧은 문장 편집, 형식화된 요약, 코드 수정 등 적합성 검증이 쉬운 업무부터 비교 실험
• RAG에서 동일 검색 문서를 제공한 뒤 근거 충실성, 답변 품질, 완료 시간 비교
• 공개 모델의 추론 구현·실행 설정과 상용 API의 제공 기능·운영 조건 확인