LLM Knowledge Distillation 훑어보기 - part 2

이 글은 LLM(거대 언어 모델)의 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 소개하는 두 번째 파트입니다. 지식 증류는 크고 복잡한 '교사' 모델의 지식을 작고 효율적인 '학생' 모델로 이전하는 기술로, 모델 경량화 및 성능 최적화에 중요한 역할을 합니다.

Part 1에서 개념적인 소개를 다루었다면, Part 2에서는 실제 적용 사례와 다양한 기법들을 탐구할 것으로 예상됩니다. 특히, LLM의 경우 방대한 파라미터와 연산량으로 인해 배포 및 서비스에 제약이 따르는데, 지식 증류는 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심적인 방법론 중 하나입니다.

글에서는 특정 논문이나 연구를 기반으로 지식 증류의 구체적인 구현 방식, 성능 평가 지표, 그리고 실제 서비스 환경에서의 적용 가능성 등을 다룰 것으로 보입니다. 이를 통해 LLM의 효율성을 높이고 더 넓은 범위의 응용을 가능하게 하는 방안을 제시합니다.