Teacher–Student 구조와 Knowledge Distillation 개요

이 게시물은 LLM 기반 AI 에이전트에서 성능과 효율성의 균형을 맞추기 위한 Teacher–Student 구조와 Knowledge Distillation 기법을 설명합니다.

Teacher–Student 모델

• Teacher 모델은 고성능 대형 모델로 데이터를 생성
• Student 모델은 경량 소형 모델로 Teacher의 지식을 학습
• Multi-turn 대화 학습에 적합하며 빠르고 비용 효율적인 AI 구현 가능

검증 방법과 도구

• 모델 안전성, 일관성, 정확도 평가
• BERTScore, 코사인 유사도 등 의미적 유사도 측정 도구 활용
• Classifier를 통한 부적절 발화, 편향, 독성 탐지 자동화

적용 및 평가

• Multi-turn 대화 흐름 모방 학습
• Safety, Tone & Manner, Accuracy 검증 항목 포함
• 자동화된 라이브러리 활용 권장