모델 디스틸레이션: 왜 점점 더 많은 '작은 모델'이 대형 모델 경험을 따라잡을 수 있는지
모델 증류는 지난 2년간 자주 언급된 키워드로, 특히 "왜 작은 모델이 강해지는가"라는 질문에서 거의 항상 등장합니다. 간단히 말해, 디스틸레이션의 아이디어는 작은 학생 모델이 더 큰 교사 모델로부터 배우고, 교사의 능력, 행동, 출력 패턴 일부를 이전하여 더 낮은 비...
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미세 조정은 많은 팀이 AI를 구현할 때 접하는 단어이지만, 종종 '효과가 좋지 않을 때 모델을 미세 조정하는 것'으로 오해받기도 합니다. 사실 파인튜닝은 단순히 모델에 정보를 추가하는 것이 아니라, 추가 훈련을 통해 모델을 응답 스타일, 작업 모드, 특정 출력 구조에...