[DL] Model Distillation (모델 증류)

이번에는 Model Distillation (모델 증류)에 관한 내용에 데하여 한번 설명해 보도록 하겠습니다.

What is Model Distillation (모델 증류)?

 

모델 증류는 딥러닝에서 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여, 작은 모델이 큰 모델의 성능을 최대한 모방하도록 하는 기법입니다.

이 방법은 큰 모델(교사 모델, Teacher Model)이 복잡한 패턴과 지식을 이미 학습한 상태에서, 그 지식을 작은 모델(학생 모델, Student Model)에 전달하여 더 효율적인 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

 

https://www.linkedin.com/pulse/model-compression-knowledge-distillation-swapnil-kangralkar-j8dbc/

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Model Distillation (모델 증류)의 필요성

그러면 Model Distillation (모델 증류)가 필요한 이유는 무엇일까요?

• 자원 효율성: 대형 모델은 높은 성능을 보이지만, 메모리 사용량과 계산 복잡도가 높아 실제 배포나 실시간 응용에 제약이 있습니다.
• 배포 용이성: 작은 모델은 모바일 기기나 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한된 환경에서도 원활하게 작동할 수 있습니다.
• 에너지 절감: 계산 자원이 적게 필요하므로 전력 소비를 감소시켜 환경 친화적입니다.

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Model Distillation (모델 증류)의 주요 구성 요소

 Model Distillation (모델 증류)가 주로 어떠한 구성 요소로 구성되어 있는지 한번 알아보겠습니다.

• 교사 모델(Teacher Model): 대규모의 파라미터를 가진 고성능 모델로, 복잡한 데이터 패턴과 지식을 이미 학습하였습니다.
• 학생 모델(Student Model): 교사 모델의 지식을 전달받아 더 작지만 효율적인 모델로, 교사 모델의 예측을 모방하도록 훈련됩니다.
• 소프트 타겟(Soft Targets): 교사 모델이 입력 데이터에 대해 출력한 예측 확률 분포로, 학생 모델의 학습에 사용됩니다. 이는 단순한 정답 라벨(하드 타겟)보다 더 풍부한 정보를 제공합니다.

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Model Distillation (모델 증류) 과정

Model Distillation (모델 증류)의 과정에 데하여 한번 알아보겠습니다.

• 교사 모델(Teacher Model) 훈련: 먼저, 복잡한 데이터셋에 대해 교사 모델을 훈련시켜 높은 성능을 갖추도록 합니다.
• 소프트 타겟(Soft Targets) 생성: 교사 모델을 사용하여 학습 데이터에 대한 예측 확률 분포(소프트 타겟)를 생성합니다.
• 학생 모델(Student Model) 훈련:
  • 소프트 타겟 활용: 학생 모델은 교사 모델의 소프트 타겟을 참고하여 출력 분포를 교사 모델과 유사하게 만듭니다.
  • 하드 타겟 병행 학습: 원래의 정답 라벨(하드 타겟)도 함께 사용하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다.
  • 손실 함수 구성: 일반적으로 소프트 타겟과 하드 타겟에 대한 손실 함수를 결합하여 최종 손실 함수를 구성합니다.

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Model Distillation (모델 증류)의 수학적 표현

학생 모델의 손실 함수 L는 하드 타겟에 대한 크로스 엔트로피 손실 Lhard와 소프트 타겟에 대한 크로스 엔트로피 손실 Lsoft​의 가중합으로 표현됩니다.

L = αLhard​ + (1 − α)Lsoft​

 

여기서 α는 두 손실 간의 균형을 조절하는 하이퍼파라미터입니다.

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Model Distillation (모델 증류)의 장점

• 효율성 향상: 작은 모델은 메모리 사용량과 계산 비용이 적어 실시간 응용이나 배포에 유리합니다.
• 성능 유지: 교사 모델의 지식을 효과적으로 전달받아 작은 모델에서도 높은 성능을 유지할 수 있습니다.
• 범용성: 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 딥러닝 분야에 적용 가능합니다.

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LLM에서의 Model Distillation (모델 증류) 적용

• 대규모 언어 모델의 증류: GPT-3, BERT와 같은 대형 언어 모델을 작은 크기의 모델로 증류하여 비슷한 성능을 유지하면서도 배포와 실행이 용이해집니다.
• 실시간 응용에 유리: 작은 언어 모델은 추론 속도가 빨라 챗봇, 실시간 번역 등 응용에서 효과적입니다.
• 자원 절약: 훈련 및 배포 시 필요한 컴퓨팅 자원과 전력 소비를 감소시켜 비용 효율성을 높입니다.

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추가 고려사항

온도 매개변수(T): 소프트 타겟을 생성할 때 소프트맥스 함수에 온도 매개변수 T를 적용하여 확률 분포를 조절합니다.

높은 T값은 확률 분포를 더욱 부드럽게 만들어 학생 모델이 교사 모델의 출력 분포에서 더 많은 정보를 학습할 수 있게 합니다.

• 여기서 zi는 로짓(logit) 값입니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: α, T 등의 하이퍼파라미터는 모델 성능에 큰 영향을 미치므로 적절한 값으로 튜닝해야 합니다.
• 데이터 증강: 학생 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 데이터 증강 기법을 활용할 수 있습니다.
• 다중 교사 모델: 여러 개의 교사 모델을 사용하여 학생 모델을 훈련하면 더욱 풍부한 지식을 전달받을 수 있습니다.

모델 증류는 딥러닝 모델의 효율성을 향상시키면서도 성능을 유지할 수 있는 강력한 기법입니다.
특히 자원이 제한된 환경에서의 딥러닝 모델 배포나 실시간 응용에서 그 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.