반응형 모델 경량화2 양자화(Quantization) 기술: AI 모델의 학습 효율 증가 더 작고 빠르면서도 똑똑한 AI를 만들 수 있을까요? 답은 바로 ‘양자화(Quantization)’에 있습니다! 요즘 AI 모델의 크기가 점점 커지고 있습니다. GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)도 예외는 아니죠. 하지만 이렇게 거대한 모델을 실행하려면 엄청난 연산 능력과 메모리가 필요합니다. 그렇다면 성능을 유지하면서도 모델을 더 작고 가볍게 만들 방법은 없을까요? 바로 ‘양자화(Quantization)’가 그 해결책이 될 수 있습니다. 양자화는 AI 모델을 최적화하는 중요한 기술 중 하나입니다. 복잡한 연산을 단순화하고, 메모리 사용량을 줄이며, 처리 속도를 높이는 데 유용하죠. 특히 엣지 디바이스(스마트폰, IoT 기기)에서도 AI를 원활하게 실행할 수 있도록 해줍니다. 오늘은 양자화의 개념과 작.. 2025. 3. 20. AI 모델 학습에서 지식 증류(Knowledge Distillation)의 역할과 활용법 더 작고 빠른 AI 모델이 필요하신가요? 거대한 모델의 성능을 유지하면서도 경량화하는 ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’ 기법을 소개합니다. 요즘 AI 모델이 점점 더 커지고 있지만, 모든 상황에서 이렇게 거대한 모델을 사용할 수는 없죠. 그렇다면, 작은 모델이 큰 모델만큼 똑똑해질 방법은 없을까요? 바로 ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’가 해결책이 될 수 있습니다. 이 글에서는 지식 증류의 개념, 작동 원리, 실제 활용 사례까지 차근차근 알아보겠습니다. 📋 목차지식 증류(Knowledge Distillation)란 무엇인가? 지식 증류의 작동 원리 주요 지식 증류 기법 지식 증류의 장점 실제 활용 사례 미래 전망과 발전 가능성지식 증류(Knowledge D.. 2025. 3. 19. 이전 1 다음 728x90 반응형
