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지식증류 2

Small-Language-Model Distillation

개요최근 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용이 증가함에 따라, 제한된 자원 환경에서도 효과적인 AI 시스템을 구현하기 위한 기술로 Small-Language-Model Distillation(소형 언어 모델 지식 증류)이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 LLM으로부터 작은 모델로 지식을 전이하는 증류(distillation) 기술의 개념, 필요성, 적용 방식 및 실제 사례를 중심으로 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Small-Language-Model Distillation은 고성능의 대형 언어 모델(teacher model)로부터 작은 언어 모델(student model)로 지식을 압축하여 전이하는 기술입니다. 이 방법은 성능 저하를 최소화하면서도 경량화된 모..

Topic 2025.06.17

DistilBERT

개요DistilBERT는 Google의 대표적인 자연어 처리(NLP) 모델인 BERT를 경량화한 모델로, Hugging Face에서 공개한 지식 증류(Knowledge Distillation) 기반의 사전학습 언어모델입니다. BERT의 약 40% 크기, 60% 빠른 속도를 유지하면서도, 97% 이상의 성능을 보장하는 DistilBERT는 모바일, 엣지 디바이스, 실시간 응답이 필요한 응용 시스템에 적합한 솔루션으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의DistilBERT는 기존 BERT 모델을 학생(Student) 모델, 원래의 BERT를 교사(Teacher) 모델로 설정하여, 교사의 지식을 학생 모델이 학습하는 Knowledge Distillation 기법을 사용해 개발되었습니다.학습 시 BERT의 중간..

Topic 2025.04.09
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