핵심 요약
OpenAI Developers가 지식 증류(distillation) 기법을 활용해 모델 파인 튜닝의 효율성과 성능을 향상시키는 방법을 제시했습니다.
구현 방법
- 교사-학생 모델 구조를 활용한 지식 전달 방식
- 파인 튜닝 데이터셋과 손실 함수 구성의 최적화
- 증류 손실과 원래 손실의 가중치 조합으로 학습 안정성 확보
- 모델 경량화와 추론 속도 개선 가능성을 염두에 둔 구조 설계
주요 결과
- 파인 튜닝의 효율성 향상에 대한 시사점 제시
- 성능 개선 가능성과 일반화 능력 향상에 대한 기대