LLM을 활용한 지식 증류: sLLM 성능 최적화 실험
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딥러닝/LLM
본 글은 유튜브 테디노트에 출연한 이승유 님의 경험 공유와 관련된 영상에 나왔던 내용을 바탕으로 작성된 글입니다.  Open Ko(한국어) LLM 리더보드 최장기간 1위 모델 개발...  서론 대형 언어 모델(LLM)은 다양한 task에서 놀라운 성능을 제공하지만, 이를 실제 서비스나 업무 환경에 도입하기 위해서는 현실적인 제약을 고려해야 합니다.특히, Llama3.1-70B, gemma2-27B와 같이 파라미터수가 많은 모델은 높은 성능을 발휘할 수 있지만, 이를 그대로 활용하려면 대량의 GPU 자원이 필요합니다. 예를 들어, 70B 모델을 활용하려면 최소 2~3개의 80GB vram을가지는 GPU가 필요하며, 학습 과정에서는 그 이상이 요구될 수 있습니다.  따라서 실제 운영을 고려하면 파라미터 수가..
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