지식 증류(Distillation)과 양자화(Quantization)의 차이점
이 두 가지 기술은 모두 대형 AI 모델을 더 작고 효율적으로 만드는 데 사용되지만, 접근 방식과 목적이 다릅니다.
1. 지식 증류 (Knowledge Distillation)
📌 개념:
- 대형 모델(Teacher Model)의 지식을 작은 모델(Student Model)로 이전하는 기법.
- 작은 모델이 대형 모델의 추론 패턴을 학습하여 비슷한 성능을 유지하면서도 크기를 줄이는 것이 목표.
📌 과정:
- Teacher Model 학습: 먼저 크고 강력한 모델(예: GPT-4, DeepSeek-R1)을 학습시킴.
- Soft Label 생성: Teacher Model이 예측한 확률 분포(Soft Label)를 저장.
- Student Model 학습: 작은 모델(Student Model)이 이 Soft Label을 학습하여, Teacher Model의 판단 방식을 모방.
- Fine-Tuning: 추가적인 미세 조정을 통해 성능을 향상.
📌 특징:
- 모델 크기 축소: Teacher Model보다 작은 모델에서도 유사한 성능 유지 가능.
- 추론 속도 향상: Student Model이 더 작고 가벼워져 빠르게 실행됨.
- 이해력 유지: 작은 모델이 Teacher Model의 지식을 최대한 흡수하여 좋은 성능 유지.
📌 예시:
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B → DeepSeek-R1에서 증류된 소형 모델.
- GPT-3 → GPT-3.5-Turbo (GPT-4 기반 Turbo 모델들도 Distillation 기법을 활용)
2. 양자화 (Quantization)
📌 개념:
- 모델의 **가중치(Weights)와 활성화 값(Activations)**을 더 작은 비트 수로 표현하여 메모리 사용량과 연산량을 줄이는 기법.
- 예: 32비트(float32) → 8비트(int8) 또는 4비트로 변환하여 연산 최적화.
📌 과정:
- 기본 모델 학습: 기존의 32비트 또는 16비트 모델을 준비.
- 가중치 축소: 모델의 가중치를 8비트 또는 4비트로 변환.
- 추론 최적화: 더 적은 연산을 필요로 하는 저비트 연산을 활용하여 속도 향상.
📌 특징:
- 메모리 사용량 감소: 적은 비트로 가중치를 저장하여 VRAM을 절약.
- 연산 속도 증가: 모델이 작아지면서 GPU/TPU에서 더 빠르게 실행 가능.
- 정확도 손실 가능: 양자화 과정에서 일부 정보가 손실될 수도 있음.
📌 예시:
- DeepSeek-R1 7B 모델을 4비트 양자화하여 VRAM 4GB에서 실행 가능.
- GPTQ (GPT Quantized) → 8비트 또는 4비트 양자화로 경량화한 GPT 모델.
- LLaMA-3 70B 모델을 4비트로 양자화하여 로컬에서 실행 가능.
📌 Distillation vs Quantization 비교 요약
| 비교 항목 | 지식 증류 (Distillation) | 양자화 (Quantization) |
|---|---|---|
| 목적 | 작은 모델을 생성하면서 원래 모델의 지능을 유지 | 연산 최적화 및 메모리 절약 |
| 방법 | 큰 모델(Teacher) → 작은 모델(Student)로 지식 이전 | 모델의 가중치를 작은 비트로 변환 |
| 모델 크기 감소 | ✔ (새로운 소형 모델 생성) | ✔ (같은 모델이지만 더 적은 메모리 사용) |
| 속도 최적화 | ✔ (작은 모델이라 추론 속도 향상) | ✔ (경량화된 연산으로 속도 증가) |
| 성능 저하 가능성 | 적음 (Teacher 모델의 지식을 보존) | 있음 (양자화로 인해 정확도 손실 가능) |
| 대표적인 예시 | DeepSeek-R1-Distill, GPT-3.5-Turbo | GPTQ, LLaMA 4비트, DeepSeek-R1 4비트 |
📌 결론: 어떤 경우에 사용해야 할까?
- 성능 유지하면서 작은 모델을 만들고 싶다면? → 지식 증류 (Distillation) 사용
- 메모리를 줄이고 속도를 높이고 싶다면? → 양자화 (Quantization) 사용
- 둘을 함께 사용 가능! → 작은 모델을 만든 후, 추가적으로 양자화하여 최적화
💡 DeepSeek-R1은 지식 증류(Distillation)와 양자화(Quantization)를 모두 활용하여, 더 작은 모델에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 것이 특징! 🚀