LLM 증류 및 프루닝: 효율성 극대화

대형 언어 모델 (LLM) 은 기계가 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 방식을 재정의했습니다.이러한 모델은 자연어 처리 및 실시간 번역 시스템 등에서 획기적인 기능을 보여주었습니다.그러나 LLM의 규모가 커짐에 따라 전체 산업에 한 가지 주요 과제가 남아 있습니다. 바로 리소스 집약도입니다.LLM은 종종 수십억 개의 파라미터를 포함하며 엄청난 계산 능력, 방대한 메모리 및 상당한 에너지 소비를 요구합니다.실제로 이러한 모델을 배포하는 것은 비용이 많이 들고 비효율적이며 지속 가능하지 않을 수 있습니다. 특히 실시간 애플리케이션 및 리소스가 제한된 환경에서 더욱 그렇습니다.

LLM 증류 및 LLM 프루닝은 성능을 유지하면서 이러한 리소스를 관리하는 데 매우 유용할 수 있습니다.이러한 전략을 통해 AI 모델을 사용하고 교육하는 기업은 LLM의 크기와 계산 요구 사항을 크게 줄이면서 LLM의 고성능을 유지할 수 있습니다.

주요 시사점

• LLM 증류 및 LLM 프루닝은 모델 크기 및 계산 비용을 줄여 보다 효율적인 AI 배포를 가능하게 하는 데 사용됩니다.
• 증류는 큰 성능 손실 없이 대규모 “교사” 모델에서 소규모 “학생” 모델로 지식을 이전합니다.
• 프루닝은 불필요한 파라미터를 제거하여 추론 속도를 높이고 메모리 요구 사항을 줄입니다.
• LLM을 SLM (소형 언어 모델) 으로 변환함으로써 이러한 기술을 통해 리소스가 제한된 환경에서 실시간 처리 및 배포가 가능합니다.

LLM에 대한 이해

대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터로부터 학습하는 심층 신경망입니다.이러한 모델은 광범위한 교육을 통해 일관되고 상황에 따라 정확하며 언어적으로 복잡한 응답을 생성할 수 있는 능력을 개발합니다.LLM의 가장 주목할 만한 예로는 수십억 개의 파라미터가 포함된 GPT-4 및 BERT가 있습니다.

이러한 모델은 챗봇, 콘텐츠 생성 및 기계 번역과 같은 다양한 용도로 사용됩니다.그러나 크기와 복잡성 때문에 문제가 발생합니다.머신 러닝용 대규모 데이터 세트에서 사용되는 것과 같은 대규모 데이터 세트에서 LLM을 학습하고 실행하려면 GPU 클러스터부터 방대한 메모리 용량까지 엄청난 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.게다가 실시간 애플리케이션에 배포하면 지연 시간이 증가하고 에너지 소비가 높아져 모바일 또는 엣지 컴퓨팅 환경에서 사용하기에는 비실용적입니다.

문제는 모델이 커질수록 배포가 더 어렵고 비용이 많이 든다는 것입니다.따라서 LLM 증류 및 LLM 프루닝을 통해 이러한 모델을 최적화하는 것은 성능 측면에서도 더 좋을 뿐만 아니라 효율성을 극대화하고 AI 모델의 접근성과 확장성을 높이는 데 필요합니다.

증류 및 프루닝을 통해 LLM을 SLM으로 전환

LLM 증류 및 LLM 프루닝의 목표는 대형 모델을 다음과 같이 변환하는 것입니다. 소규모 언어 모델 원래 모델의 성능을 최대한 보존하면서 (SLM).이러한 변환은 컴퓨팅 파워와 메모리가 제한된 환경에 AI 모델을 배포하는 데 중요합니다.두 기법 모두 모델의 전체 크기와 복잡성을 줄여 리소스가 더 제한된 환경에서 모델을 사용할 수 있도록 합니다.

소규모 언어 모델 정의

소형 언어 모델 (SLM) 은 증류 및 정리 등의 방법을 통해 대규모 언어 모델을 최적화한 결과입니다.이러한 모델은 파라미터 수가 훨씬 적지만 특정 작업에서는 여전히 높은 수준의 정확도와 성능을 유지합니다.SLM은 모바일 애플리케이션, 엣지 컴퓨팅 또는 인프라가 제한된 환경과 같이 실시간 성능, 짧은 지연 시간 및 에너지 효율성이 중요한 상황에서 특히 유용합니다.

모델 크기가 줄어들면 리소스가 적은 환경에서도 SLM을 보다 쉽게 배포할 수 있을 뿐만 아니라 고급 자연어 이해의 이점을 누릴 수 있습니다.이는 클라우드 기반 시스템부터 기기 내 처리에 이르기까지 다양한 플랫폼에서 AI 솔루션을 확장하려는 조직에 특히 중요합니다.다음과 같은 기법 전문가 믹스 LLM 모델이 주어진 작업에 대해 가장 관련성이 높은 매개변수만 활용할 수 있도록 하여 보다 효율적인 솔루션을 제공합니다.

증류 및 가지치기의 영향

LLM 증류 및 LLM 프루닝의 적용은 AI 배포에 광범위한 영향을 미칩니다.이러한 기술을 사용하면 핵심 기능을 손상시키지 않으면서 대형 모델을 관리 가능한 크기로 줄일 수 있습니다.이러한 방법을 통해 LLM을 SLM으로 변환하면 처리 시간 단축, 메모리 소비 감소, 지연 시간 감소가 가능한데, 이는 실시간 AI 서비스 제공에 매우 중요합니다.또한 이러한 최적화를 통해 전문 하드웨어 없이도 클라우드 컴퓨팅부터 엣지 디바이스까지 광범위한 배포 옵션을 사용할 수 있습니다.

활용 중인 조직 LLM 서비스 예를 들어 실시간 고객 상호 작용의 경우 증류 및 정리 기술을 사용하여 시스템의 응답성을 크게 개선할 수 있습니다.이를 통해 사용자 경험이 향상되고 운영 비용이 절감되어 개발자와 최종 사용자 모두에게 윈-윈 시나리오가 될 수 있습니다.

증류란 무엇인가?

모델 증류의 핵심은 크고 복잡한 모델 (“교사”라고 함) 에서 더 작고 효율적인 모델 (“학생”이라고 함) 으로 지식을 이전하는 프로세스입니다.크기가 작은 모델은 출력값을 근사화하여 큰 모델의 동작을 복제하는 방법을 학습합니다.목표는 학생 모델이 대상 과제에서 교사 모델과 비슷한 성능을 달성하면서도 파라미터는 훨씬 적고 계산 오버헤드는 줄이는 것입니다.

LLM 지식 증류의 개념은 여러 단계로 나눌 수 있습니다.

• 교사 모델 교육: 첫 번째 단계는 주어진 데이터 세트에서 크고 복잡한 LLM을 훈련하는 것입니다.교사 모델은 데이터에서 복잡한 패턴을 캡처하며, 이 패턴은 나중에 더 작은 모델로 요약됩니다.
  
• 학생 모델 만들기: 일반적으로 교사의 크기가 작은 학생 모델은 교사 모델의 출력을 모방하도록 훈련됩니다.학생은 원본 데이터세트에서 직접 학습하는 대신 교사가 만든 예측을 통해 학습합니다.
  
• 증류 지식: 교육 과정에서 학생 모델은 교사의 행동을 복제하는 방법을 배웁니다.최적화 과정을 통해 학생은 교사의 정확도를 최대한 유지하면서 파라미터 수를 크게 줄일 수 있습니다.

LLM의 경우 이 프로세스는 원본 대형 모델의 높은 리소스 요구 없이 복잡한 작업을 잘 수행할 수 있는 모델을 만드는 데 매우 중요합니다.

증류의 이점

급속도로 발전하는 인공 지능 환경에서는 모델의 효율성과 확장성이 가장 중요합니다.모델 증류는 성능 저하 없이 대규모 언어 모델 (LLM) 을 더 작고 관리하기 쉬운 모델로 최적화하는 데 중요한 기법으로 떠올랐습니다.증류를 통해 조직은 대규모 교사 모델에서 보다 간결한 학생 모델로 지식을 이전함으로써 고급 AI의 강점을 활용하면서 실질적인 한계를 해결할 수 있습니다.증류의 이점은 상당하며 AI 솔루션의 사용 편의성과 배포를 향상시키는 다양한 이점을 포함합니다.LLM 증류의 이점은 다음과 같습니다.

• 모델 크기 축소: 증류의 주요 장점은 교사 모델에 비해 학생 모델의 매개변수 수가 크게 감소한다는 것입니다.이러한 감소로 인해 메모리 사용량이 줄어들고 계산 요구량이 줄어듭니다.
  
• 성능 보존: 크기가 작아졌음에도 불구하고 증류를 잘 수행하면 교사 모델의 성능이 상당 부분 그대로 유지됩니다.이를 통해 학생 모델은 비슷한 정확도와 효율성으로 작업을 수행할 수 있습니다.
  
• 배포 유연성 향상: 증류된 모델의 크기가 작기 때문에 클라우드 기반 서비스에서 모바일 장치에 이르기까지 광범위한 환경에 배포할 수 있습니다.
  
• 비용 효율성: 컴퓨팅 요구 사항이 감소하면 조직은 더 낮은 비용으로 AI 모델을 배포할 수 있으므로 과도한 하드웨어 투자 없이 AI 솔루션을 확장할 수 있습니다.

증류는 대규모 모델을 보다 효율적인 모델로 최적화하는 주요 기법으로 자리 잡았습니다. 특히 유지 관리가 제한된 환경에서 고성능을 유지해야 하는 소규모 언어 모델을 다룰 때 더욱 그렇습니다. LLM 얼라인먼트.

가지치기란 무엇인가?

프루닝은 대형 언어 모델 (LLM) 을 최적화하는 또 다른 기술입니다.대형 모델에서 소규모 모델로 지식을 전달하는 데 초점을 맞추는 증류와 달리, 프루닝에는 모델 자체에서 불필요하거나 중복되는 매개 변수를 제거하는 작업이 포함됩니다.이 프로세스는 모델의 복잡성을 줄여 추론 시간을 단축하고 메모리 소비를 줄입니다.LLM 최적화에서 일반적으로 사용되는 프루닝에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

• 웨이트 프루닝: 이러한 유형의 프루닝은 모델의 신경망 내에서 전체 출력에 최소한으로 기여하는 개별 가중치를 제거합니다.이러한 가중치를 0으로 줄이면 모델의 희소성이 높아져 성능에 큰 영향을 주지 않으면서 계산 비용이 절감됩니다.
  
• 구조적 가지치기: 구조화된 프루닝은 네트워크 내의 전체 계층, 뉴런 또는 채널을 제거하는 보다 적극적인 형태의 프루닝입니다.이 접근 방식은 좀 더 구조화되어 있어 모델 크기를 크게 줄일 수 있지만 모델 성능이 너무 저하되지 않도록 세심한 조정이 필요합니다.

가지치기의 이점

조직에서 인공 지능을 점점 더 많이 채택함에 따라 효율적인 모델의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.프루닝은 불필요한 파라미터를 체계적으로 제거하여 대규모 언어 모델 (LLM) 을 간소화하는 강력한 최적화 기법입니다.이 프로세스는 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 운영 효율성도 향상시킵니다.프루닝은 중복을 제거함으로써 성능을 크게 개선하고 리소스를 절약하는 데 기여합니다.LLM 최적화를 위한 프루닝의 이점은 상당하며 다음과 같습니다.

• 더 빠른 추론: 프루닝은 불필요한 파라미터를 제거함으로써 모델의 추론 속도를 가속화하는데, 이는 실시간 애플리케이션에 중요합니다.‍
• 메모리 사용량 감소: 프루닝된 모델은 메모리를 덜 사용하므로 스마트폰이나 IoT 디바이스와 같이 리소스가 제한된 디바이스에 배포하기에 더 적합합니다.‍
• 에너지 효율: 모델 크기를 줄이면 전력 소비가 줄어들며, 이는 특히 모바일 또는 엣지 컴퓨팅 환경에서 지속 가능한 AI 관행에 필수적입니다.‍
• 확장성: 프루닝은 모델의 효율성을 최적화함으로써 확장성이 뛰어난 AI 솔루션을 지원하므로 조직은 컴퓨팅 인프라에 부담을 주지 않으면서 많은 수의 모델을 배포할 수 있습니다.

프루닝을 증류와 함께 사용하면 LLM을 리소스 소비를 최소화하면서 플래그십 모델 성능을 제공하는 매우 효율적인 SLM으로 변환할 수 있습니다.

민트론 접근법

LLM을 최적화하는 가장 진보된 방법 중 하나는 통합된 프레임워크에서 증류와 가지치기를 모두 결합하는 MinTron 접근 방식입니다.MinTron은 두 기법의 장점을 모두 활용하여 대형 모델의 효율성을 극대화하는 동시에 작업 성능을 보존합니다.또한 다음을 수행할 수 있습니다. LLM 미세 조정 성능을 더욱 최적화하고 특정 사용 사례에 맞게 조정합니다.

MinTron 접근 방식은 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.

• 초기 모델 증류: 대형 모델은 증류 과정을 거쳐 교사 모델의 지식과 역량을 대부분 유지하는 더 작은 학생용 모델을 만듭니다.이 초기 단계를 통해 대상 작업을 높은 수준으로 수행하면서 모델의 크기를 크게 줄일 수 있습니다.‍
• 증류된 모델 가지치기: 모델을 증류한 후 다음 단계는 학생 모델에 가지치기 기술을 적용하는 것입니다.MinTron 접근 방식은 모델 성능에 최소한의 영향을 미치는 중복 가중치 또는 전체 뉴런을 제거함으로써 모델의 크기와 복잡성을 더욱 줄여줍니다.이 단계를 통해 모델이 효율적이고 실제 배포에 최적화되도록 할 수 있습니다.‍
• 미세 조정: 가지치기 단계가 끝나면 모델이 미세 조정됩니다.이 프로세스에서는 프루닝 및 증류한 모델이 원래 모델의 성능을 최대한 유지할 수 있도록 나머지 파라미터를 조정합니다.미세 조정은 가지치기 중에 발생할 수 있는 잠재적 정확도 손실을 완화하는 데 도움이 됩니다.

더 민트론 접근법 LLM 증류와 LLM 프루닝의 이상적인 조합입니다.두 기술을 모두 사용하여 훨씬 더 작고 더 빠를 뿐만 아니라 높은 수준의 성능을 유지하는 모델을 제공하므로 모바일 장치 및 엣지 컴퓨팅과 같이 리소스가 제한된 환경에 배포하기에 이상적입니다.MinTron 접근 방식의 이점은 다음과 같습니다.

• 효율성 극대화: 증류와 가지치기를 함께 사용하면 강력한 성능 지표를 유지하면서 모델의 크기와 복잡성을 모두 줄일 수 있습니다.
  
• 확장성: MinTron 모델은 확장성이 뛰어나 클라우드 기반 시스템에서 엣지 장치에 이르기까지 광범위한 플랫폼에 배포하는 데 이상적입니다.
  
• 지연 시간 개선: 모델의 크기가 줄어들면 추론 시간이 단축되며, 이는 실시간 애플리케이션에 매우 중요합니다.

올바른 기법 선택

기술의 선택은 AI 모델 또는 애플리케이션의 요구 사항, 사용 가능한 리소스 및 배포 환경에 따라 크게 달라집니다.

• 리소스 가용성: 모바일 디바이스나 엣지 컴퓨팅과 같이 컴퓨팅 리소스가 제한된 환경에서 작업하는 경우 프루닝이 가장 효과적인 전략일 수 있습니다.프루닝된 모델은 더 적은 리소스를 필요로 하며 제한된 하드웨어에서 더 효율적으로 실행될 수 있습니다.‍
• 성능 요구 사항: 높은 정확도와 성능을 유지하는 것이 더 중요하다면 LLM 증류가 더 적절할 수 있습니다.증류된 모델은 크기를 줄이면서도 원래 모델의 성능을 대부분 유지하므로 높은 정밀도가 필요한 작업에 이상적입니다.‍
• 배포 환경: 자율주행차 또는 AI 기반 고객 지원 시스템과 같이 실시간 성능과 짧은 지연 시간이 모두 필요한 환경에 모델을 배포하는 경우 증류와 프루닝 (MinTron 접근 방식에서 사용) 을 조합하는 것이 최선의 선택일 수 있습니다.이를 통해 모델은 효율적이면서도 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

AI 모델에 적합한 기술을 선택하는 것은 AI 모델이 성능과 효율성을 위해 최적화되도록 하는 데 중요합니다.LLM을 SLM으로 전환함으로써 조직은 더 확장 가능하고 비용 효율적인 AI 솔루션을 얻을 수 있습니다.

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기업은 LLM 증류 및 프루닝을 통해 AI 모델의 효율성을 여러 번 개선하여 다양한 플랫폼에서 접근성과 확장성을 높일 수 있습니다.이러한 기술을 통해 LLM의 크기와 복잡성을 줄이는 동시에 높은 수준의 성능을 유지하면서 더 빠르고 효율적으로 배포할 수 있습니다.

Sapien은 LLM 증류 및 LLM 프루닝과 같은 기술을 통해 대규모 언어 모델을 최적화하는 것을 전문으로 합니다.당사의 LLM 서비스는 기업이 AI 모델을 위한 맞춤형 데이터 파이프라인을 구축하여 모델의 효율성과 고성능을 보장할 수 있도록 지원합니다.함께 작업하든 상관 없습니다. 머신러닝을 위한 대규모 데이터세트 또는 LLM 정렬을 최적화하려는 경우 당사의 글로벌 분산형 라벨러 인력과 게임화된 플랫폼을 통해 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

Sapien은 증류를 통해 AI 모델을 어떻게 개선할까요?

Sapien에서는 크고 매우 정확한 모델 (교사 모델) 을 사용하여 소형 모델 (학생 모델) 을 교육하는 방식으로 LLM 증류를 적용합니다.이 프로세스는 큰 모델에서 더 작은 모델로 지식을 전달하므로 계산 요구 사항을 크게 줄이면서 고성능을 유지하는 더 효율적인 모델을 만들 수 있습니다.

4 가지 증류 방법은 무엇입니까?

LLM 증류의 네 가지 주요 방법은 학생 모델이 교사 모델의 출력 확률과 일치하도록 학습하는 로짓 매칭, 학생이 하드 레이블이 아닌 교사의 소프트 출력 확률로부터 학습하는 소프트 라벨 증류, 교사의 중간 레이어를 활용하여 학생 모델을 훈련하는 기능 기반 증류, 특정 다운스트림의 증류 프로세스를 최적화하는 작업별 증류 (Task-Specific Distillation) 입니다. 과제는 학생이 해당 과제를 잘 수행할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

증류의 주요 원리는 무엇입니까?

LLM 증류의 주요 원칙은 대형 모델 (교사) 이 배운 지식을 더 작은 모델 (학생) 으로 압축하는 것입니다.학생 모델은 교사의 행동을 모방하도록 훈련되어 계산 요구 사항 및 메모리 사용량의 일부만으로 유사한 결과를 생성합니다.

증류와 가지치기는 어떻게 함께 작동할까요?

증류는 지식을 더 작고 효율적인 모델로 전달하여 모델의 전체 크기를 줄입니다.반면 프루닝은 성능에 최소한의 영향을 미치는 중복 파라미터와 가중치를 제거하여 모델을 더욱 최적화합니다.이러한 기법을 함께 사용하면 원본 모델의 정확도를 대부분 유지하면서 더 빠르고 쉽게 배포할 수 있는 작고 효율적인 모델을 만들 수 있습니다.