핵심 요약
OpenAI Developers가 대형 모델을 소형 모델로 축소하는 distillation 과정을 소개하고 그 이점을 다루는 기술 블로그를 공개했습니다.
구현 방법
- 대형 모델의 지식을 소형 모델에 전달하는 일반적 아이디어와 적용 흐름을 설명합니다.
- distillation의 기본 원리와 적용 맥락, 고려사항을 개략적으로 다룹니다.
- 구체적 구현 세부보다 개념적 이해에 집중합니다.
주요 결과
- 모델 경량화를 통해 추론 자원 절감과 배포 용이성 향상 가능성을 제시합니다.
- 적용 범위 확장에 따른 시스템 규모 대응성 및 확장성에 대해 논의합니다.