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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..

개요Neural Architecture Search(NAS)는 인공지능(AI) 모델의 구조를 사람이 수작업으로 설계하지 않고, 알고리즘이 자동으로 최적화된 신경망 구조를 탐색하는 기술이다. 이 기술은 모델의 정확도, 경량화, 효율성 등을 자동으로 조율함으로써 AI 모델 개발의 생산성과 성능을 동시에 향상시키는 핵심 방법론으로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NAS는 탐색 알고리즘을 활용해 주어진 목표(정확도, 연산량 등)에 최적화된 신경망 구조를 자동으로 설계하는 기법목적수작업 설계의 한계를 넘어서고, 최적 성능을 갖는 구조를 효율적으로 발견필요성설계 비용 절감, 고성능 모델 자동 설계, 맞춤형 경량 모델 필요 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교자동 구조 설계전문가가 아닌 알고리즘이 ..

개요Knowledge Distillation(지식 증류)은 성능이 우수한 대형 신경망(Teacher Model)에서 학습된 지식을 경량화된 소형 신경망(Student Model)으로 전이하여, 연산량은 줄이면서도 유사한 예측 성능을 유지하는 딥러닝 모델 최적화 기법입니다. AI 모델 경량화, Edge AI, 모바일 디바이스 추론 환경에서 실용성이 높으며, Transformer, CNN, LLM 등 다양한 구조에 적용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Teacher 모델의 soft output(logit 또는 확률 분포)을 활용해 Student 모델을 학습시키는 전이 학습 방법목적모델 경량화 + 성능 유지(또는 손실 최소화)대표 분야이미지 분류, 객체 탐지, 자연어 처리, 대화형 AI기존 hard ..

개요NetAdapt(넷어댑트)는 주어진 하드웨어 성능 제약(예: 연산량, 지연시간, 메모리 크기)에 맞춰 자동으로 최적의 딥러닝 모델 구조를 찾아주는 경량화 알고리즘입니다. 기존의 고정된 네트워크 구조를 사용하는 것이 아니라, 성능 손실을 최소화하면서 하드웨어 자원에 최적화된 경량 모델을 자동 탐색하여, 실제 환경에서 추론 효율을 극대화하는 것이 핵심입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실제 하드웨어 측정 기반으로 딥러닝 모델을 자동 경량화하여 추론 효율을 최적화하는 알고리즘개발 배경수동 튜닝의 한계, 연산량 기반 최적화의 실제 성능 불일치 문제를 해결하기 위해 등장적용 분야스마트폰, IoT, 드론, 자율주행, 로봇 등의 엣지 환경 AI 모델 최적화2. 작동 방식단계설명1. 성능 측정원본 모델을 다..