핵심 요약
OpenAI Developers가 모델 최적화를 통해 성능과 비용 효율성을 개선하기 위해 Fine-tune과 지식 증류(distill)을 적용했습니다.
구현 방법
- Fine-tune으로 파라미터를 재조정하고 데이터에 맞춘 미세 조정을 수행
- 지식 증류를 통해 대형 모델의 지식을 소형 모델에 전달하는 경량화 구현
- 전체 파이프라인에서 평가와 검증을 반복하며 최적화 정책 수립
주요 결과
- 본문에 구체적 수치가 제시되어 있지 않아 정량적 개선 수치를 제시하기 어렵습니다
- 비용 효율성 향상과 추론 속도 개선의 방향성을 제시하는 최적화 접근