딥러닝 모델 압축 방법론과 BERT 압축

이 글은 딥러닝 모델의 성능 향상과 함께 발생하는 크기 문제에 주목하며, 이를 해결하기 위한 모델 압축(Model Compression) 분야를 소개합니다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야의 발전 방향과 문제점을 짚어보고, 모델 압축 방법론과 관련 논문들을 다룹니다.

딥러닝 모델은 크기가 커질수록 성능이 향상되는 경향이 있지만, 이는 메모리, 연산량, 배포 등의 문제를 야기합니다. 따라서 작은 모델로도 큰 모델과 유사한 성능을 내기 위한 모델 압축 기술이 중요해지고 있습니다.

글에서는 CNN 기반의 컴퓨터 비전 분야와 RNN 기반의 NLP 분야의 모델 발전 과정을 비교하며, NLP 분야에서 모델을 거대화하기 어려웠던 이유와 사전 학습 방법의 한계를 설명합니다. 궁극적으로는 딥러닝 모델의 효율적인 활용을 위한 모델 압축의 필요성을 강조합니다.