Knowledge Distillation(지식 증류)는 작고 효율적인 모델(학생, Student)이 더 크고 복잡한 모델(교사, Teacher)의 지식을 전수받아 학습하도록 하는 모델 경량화 기법입니다. 원래의 학습 데이터만 사용하지 않고, 교사 모델의 출력(Soft Label)을 추가 학습 재료로 사용하여 성능을 유지하면서 더 가벼운 모델을 만들 수 있는 방법입니다.

주요 특징:

• 교사-학생 구조(Teacher-Student Architecture)
대형 모델(교사)이 소형 모델(학생)을 학습 과정에서 지도합니다.

• 소프트 타깃(Soft Targets)
교사의 확률 분포(소프트 출력값)를 학습하여 단순 라벨보다 더 풍부한 정보를 전달받습니다.

• 모델 압축(Model Compression)
모델 크기와 추론 시간을 모두 줄여 배포 최적화에 유리합니다.

• 구조 유연성(Flexibility)
CNN을 트랜스포머로 증류하는 등 다양한 아키텍처에 적용 가능

• 효율성 향상(Efficiency Gains)
소형화된 모델은 자원이 제한된 환경(엣지 기기 등)에서도 원활하게 작동

활용 사례: 

• 모바일·엣지 AI
스마트폰, 임베디드 장치에서 효율적으로 작동하는 경량 모델 생성

• 모델 가속화(Model Acceleration)
프로덕션 환경에서 추론 속도 대폭 향상

• 앙상블 단순화(Ensemble Simplification)
여러 모델의 출력을 모방한 단일 학생 모델로 대체 가능

• 프라이버시 보호 학습(Privacy-Preserving Learning)
민감한 데이터를 공유하지 않고 지식만 전수

• 대형 언어 모델 최적화(LLM Optimization)
GPT와 같은 LLM을 더 작고 빠른 버전으로 증류하여 활용

중요성

Knowledge Distillation은 성능과 효율성의 균형을 맞춰 AI 모델을 실사용 가능한 경량 버전으로 만드는 데 중요한 기술입니다.
이를 통해 AI를 모바일, IoT, 엣지 환경에서도 활용할 수 있게 하며, 대규모 AI의 실제 서비스 적용을 가능하게 합니다.