지식 증류 Knowledge Distillation - 📖AI 키워드/용어 - AI WORKERSAI 기술의 증류 기술 AI 기술의 지식 증류(knowledge distillation)는 모델의 경량화와 성능 향상을 목표로 하며, 특히 대규모 데이터셋을 다루는 데 유용하다. 증류는 복잡한 AI 모델을 더 작고 효율적인 모델로 변환하는 기술이다. 증류 기술은 큰 모델의 성능을 유지하면서도 더 적은 자원을 사용한다. 즉, 경량화와 성능 향상을 목표로 한다. 증류는 일반적으로 더 큰 '교사' 모델의 지식을 더 작은 '학생' 모델로 전이하는 과정이다. 증류의 기본 원리 증류는 일반적으로 두 가지 모델을 사용한다. 교사 모델(Teacher Model): 대량의 데이터로 학습된 복잡한 모델 학생 모델(Student Model): 상대적으로 간단하고 경량화된 모델 교사 모델은 학생 모델이 학습할 수 있도록 필요한 정보를 제공하고, 학생 모델은 교사 모델의 예측 결과를 바탕으로 학습한다. 증류의 과정 1. 교사 모델 학습 먼저, 대규모 데이터셋을 사용하여 교사 모델을 학습한다. 이 모델은 정확도가 높고 구조가 복잡하다. 먼저, 대규모 데이터셋을 사용하여 교사 모델을 학습한다. 이 모델은 정확도가 높고 구조가 복잡하다. 2. 예측 결과 생성 학습된 교사 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측 결과를 생성한다. 이는 학생 모델이 학습하는 데 필요한 '지식'이 된다. 이 예측은 단순한 결과뿐만 아니라, 각 선택지에 대한 확률 같은 추가적인 정보도 포함한다. 예를 들어, 고양이 사진을 보고 "고양이일 확률 90%, 개일 확률 5%, 토끼일 확률 5%" 같은 식이다. 3. 학생 모델 학습 학생 모델은 교사 모델의 예측 결과를 기반으로 학습한다. 이 과정에서 학생 모델은 교사 모델의 지식을 압축하여 파라미터에 반영한다. 4. 성능 평가 학습이 완료된 후, 학생 모델의 성능을 평가하여 교사 모델과 비교한다. 일반적으로 학생 모델은 경량화되었음에도 불구하고 상당한 성능을 유지한다. 증류 기술의 원리
