LLM Knowledge Distillation 훑어보기 - part 2
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AI 요약

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LLM Knowledge Distillation 훑어보기 - Part 2

이 게시물은 LLM의 추론 속도를 높이는 데 사용되는 speculative decoding과 최신 knowledge distillation 방법론에 대해 설명합니다.

Speculative Decoding

  • 작은 모델을 통해 빠르게 토큰을 생성하고 큰 모델로 검증하는 방법
  • 이 과정을 통해 추론 속도를 10-45% 향상시킬 수 있음

DistillSpec

  • Knowledge distillation을 통해 speculative decoding 성능을 극대화하는 방법
  • Google 검색 페이지에 실제로 적용됨

Advanced Knowledge Distillation

  • Speculative knowledge distillation(SKD)이라는 하이브리드 방법론이 제안됨
  • Student의 on-policy response를 기반으로 teacher의 token으로 교체하여 성능을 개선

결론

Knowledge distillation의 trade-off는 리소스와 성능으로 상황에 맞는 방법론 선택이 중요합니다.

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