무조건 큰 모델이 정답일까? 실무 데이터 효율을 극대화하는 ‘언어 모델 증류와 양자화’의 실전 미학
거대 모델의 무거움, 비즈니스에는 독이 될 수 있어요 스승의 지혜를 제자에게, 지식 증류(Knowledge Distillation)의 마법 데이터의 해상도를 조절하는 양자화(Quantization) 전략 실전 워크플로우: 가벼우면서 강력한 AI 구축하기 하이브리드 전략: 클라우드와 로컬의 조화 요약 및 결론
양자화
거대 모델을 넘어 실용으로: 효율적인 AI 서비스를 위한 ‘작지만 강한’ sLLM 활용 전략
1. sLLM, 왜 지금 우리가 주목해야 할까요? 2. 성능은 유지하고 크기는 줄이는 마법, 양자화(Quantization) 3. 실전 전략: 우리만의 맞춤형 sLLM 구축 프로세스 4. sLLM 도입 시 반드시 체크해야 할 주의사항 결론: ‘적정 기술’로서의 AI가 가져올 미래
클라우드를 넘어 내 손안으로, ‘온디바이스 AI(On-Device AI)’가 바꾸는 개발 패러다임
1. 온디바이스 AI, 왜 지금인가요? 📱 2. 핵심 하드웨어의 진화: NPU의 시대 🧠 3. 모델 다이어트의 정수, ‘양자화(Quantization)’ 이해하기 ✂️ 4. 실무 개발자를 위한 온디바이스 AI 구현 전략 🛠️ 5. 결론: 개발자에게 주는 메시지 🌟