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Model Compression - 모델 소형화

모델 소형화(Model Compression)는 대규모 인공지능 모델의 연산 비용을 줄이고, 적은 자원으로도 실행 가능하도록 만드는 기술이다. 이는 엣지 디바이스, 모바일 환경에서 특히 중요하다.

(1) 모델 소형화의 필요성

• 대형 언어 모델(LLM)은 자원 소모가 매우 큼
• 스마트폰, IoT 기기 등에서 실행 가능하도록 최적화 필요
• 인간의 뇌는 24W의 에너지만 소비 – AI도 효율성을 따라가야 함

(2) 모델 소형화 방법

• 모델 경량화: 네트워크 구조 단순화
• 양자화(Quantization): 32비트 → 8비트로 가중치 변환
• 프루닝(Pruning): 중요하지 않은 뉴런 및 가중치 제거
• 가중치 공유(Weight Sharing): 같은 가중치 재사용
• 지식 증류(Knowledge Distillation): 대형 모델 → 소형 모델로 지식 이전
• NAS: Neural Architecture Search로 최적 구조 탐색
• 데이터 압축 및 샘플링: 효율적인 학습 데이터 구성
• 하드웨어 최적화: GPU, TPU 등에서 병렬 최적화

(3) 활용 사례

• 모바일 애플리케이션: AI 비서, 번역기 등
• 엣지 컴퓨팅: IoT 및 스마트 디바이스
• 의료기기: 경량화된 AI 진단
• 인터넷 제한 지역: 오프라인 AI 서비스 가능

(4) 개념도

다양한 소형화 기법은 다음과 같이 전체적인 모델 최적화에 기여한다: