LLM Knowledge Distillation 훑어보기 - part 2
지식 증류가 student 성능 개선뿐 아니라 LLM 추론 속도 향상에도 활용된다는 점을 정리했습니다. speculative decoding과 SKD 같은 최신 방법으로 성능과 효율을 함께 높이는 흐름을 설명했습니다.
#LLM#knowledge distillation
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지식 증류가 student 성능 개선뿐 아니라 LLM 추론 속도 향상에도 활용된다는 점을 정리했습니다. speculative decoding과 SKD 같은 최신 방법으로 성능과 효율을 함께 높이는 흐름을 설명했습니다.
오픈챗 이름과 설명을 바탕으로 해시태그를 예측하는 다중 레이블 분류 모델 개발 과정을 소개했습니다. 또한 MMR과 임계치 조정으로 실시간 추천과 오프라인 태깅의 요구를 각각 맞췄습니다.