OpenAI Distillation — 큰 모델에서 작은 모델로
OpenAI Distillation — 큰 모델에서 작은 모델로
OpenAI의 Distillation 가이드는 상위 모델을 'teacher'로 삼아 더 작고 저렴한 'student' 모델을 학습시키는 워크플로를 다뤄요. 파인튜닝 데이터를 수동으로 만들지 않고도 고품질 지식을 옮길 수 있어요.
왜 증류하나요
- 비용 절감: 작은 모델은 호출당 비용과 지연이 낮아요.
- 품질 유지: teacher가 만든 고품질 응답을 학습해 성능 저하를 최소화해요.
- 전용 모델: 특정 도메인에서 반복되는 패턴을 학생 모델에 집중시켜요.
동작 흐름
- 데이터 생성: 상위 모델이 주어진 예시 프롬프트-응답으로 대용량 학습 데이터를 만들어요.
- 파인튜닝: 그 합성 데이터로 student 모델을 파인튜닝해요(예:
gpt-4o결과로gpt-4o-mini학습). - 평가·호스팅: 증류된 모델을 평가하고 배포해요.
주의점
증류는 특정 도메인·작업에 최적화되므로 범용 능력은 줄어들 수 있어요. 실시간 대화·전문 작업에는 일반 파인튜닝이나 더 큰 모델이 적합할 수 있어요.