모델 증류가 생산 AI에서 가장 중요한 기술이 되는 이유

스폰서 콘텐츠

언어 모델은 계속해서 더 크고 더 많은 기능을 갖추고 있지만, 많은 팀은 이를 실제 제품에 사용하려고 할 때 동일한 압박에 직면합니다. 즉, 성능이 향상되지만 모델 제공 비용도 증가합니다. 고품질 추론에는 70B~400B 매개변수 모델이 필요한 경우가 많습니다. 대규모 생산 워크로드에는 훨씬 더 빠르고 경제적인 것이 필요합니다.

이것이 바로 모델 추출이 생산 AI 시스템을 구축하는 기업의 핵심 기술이 된 이유입니다. 이를 통해 팀은 실행 비용이 저렴하고, 배포가 용이하며, 부하 시 예측 가능성이 더 높은 작은 모델 내에서 대규모 모델의 동작을 캡처할 수 있습니다. 잘 수행되면 증류는 특정 작업에 중요한 대부분의 정확성을 유지하면서 대기 시간과 비용을 크게 줄입니다.

Nebius Token Factory 고객은 오늘날 검색 순위, 문법 수정, 요약, 채팅 품질 개선, 코드 개선 및 기타 수십 가지 좁은 작업을 위해 증류를 사용합니다. 이 패턴은 업계 전반에 걸쳐 점점 더 보편화되고 있으며, 대량 생산 시 안정적인 경제성을 원하는 팀에게 실용적인 요구 사항이 되고 있습니다.

증류가 연구에서 주류 실습으로 옮겨간 이유

프론티어 축소 모형은 훌륭한 연구 자산입니다. 항상 적절한 게재 자산은 아닙니다. 대부분의 제품은 빠르고 예측 가능하며 사용자가 사용하는 워크플로에 맞게 특별히 훈련된 모델로부터 더 많은 이점을 얻습니다.

증류는 그것을 제공합니다. 다음 세 가지 이유로 잘 작동합니다.

1. 대부분의 사용자 요청에는 프론티어 수준 추론이 필요하지 않습니다.
2. 더 작은 모델은 일관된 대기 시간으로 확장하기가 훨씬 쉽습니다.
3. 대규모 모델에 대한 지식은 놀라운 효율성으로 전달될 수 있습니다.

기업에서는 전문 모델을 정제한 후 지연 시간이 2~3배 단축되고 비용이 두 자릿수 퍼센트 감소했다고 보고하는 경우가 많습니다. 대화형 시스템의 경우 속도 차이만으로도 사용자 유지율이 바뀔 수 있습니다. 과도한 백엔드 워크로드의 경우 경제성은 더욱 매력적입니다.

실제로 증류가 작동하는 방식

증류(Distillation)는 학생 모델이 더 강력한 교사 모델을 모방하도록 훈련되는 지도 학습입니다. 작업 흐름은 간단하며 일반적으로 다음과 같습니다.

1. 강력한 교사 모델을 선택하세요.
2. 도메인 작업을 사용하여 합성 훈련 예제를 생성합니다.
3. 교사의 출력에 대해 더 작은 학생을 교육합니다.
4. 독립적인 점검으로 학생을 평가합니다.
5. 최적화된 모델을 프로덕션에 배포합니다.

이 기술의 강점은 합성 데이터 세트의 품질에서 비롯됩니다. 좋은 교사 모델은 수정된 샘플, 개선된 재작성, 대체 솔루션, 일련의 사고, 신뢰 수준 또는 영역별 변환 등 풍부한 지침을 생성할 수 있습니다. 이러한 신호를 통해 학생은 매개변수 수의 일부만으로 교사의 행동을 상당 부분 상속받을 수 있습니다.

Nebius Token Factory는 이 단계를 효율적으로 만드는 일괄 생성 도구를 제공합니다. 20~30,000개의 예시로 구성된 일반적인 합성 데이터 세트는 일반 소비 가격의 절반 가격으로 몇 시간 내에 생성될 수 있습니다. 플랫폼이 모든 교육 및 추론 워크플로우에 대한 일괄 추론 엔드포인트, 모델 조정 및 통합 청구를 제공하므로 많은 팀이 Token Factory API를 통해 이러한 작업을 실행합니다.

증류와 미세 조정 및 양자화의 관계

증류, 미세 조정 및 양자화는 다양한 문제를 해결합니다.

미세 조정은 모델이 도메인에서 잘 작동하도록 교육합니다.
증류를 수행하면 모델의 크기가 줄어듭니다.
양자화는 수치 정밀도를 줄여 메모리를 절약합니다.

이러한 기술은 종종 함께 사용됩니다. 일반적인 패턴 중 하나는 다음과 같습니다.

1. 도메인에서 대규모 교사 모델을 미세 조정하세요.
2. 잘 조정된 교사를 더 작은 학생으로 증류합니다.
3. 추가적인 개선을 위해 학생을 다시 미세 조정하세요.
4. 배포를 위해 학생을 양자화합니다.

이 접근 방식은 일반화, 전문화 및 효율성을 결합합니다. Nebius는 Token Factory에서 이 흐름의 모든 단계를 지원합니다. 팀은 지도형 미세 조정, LoRA, 다중 노드 훈련, 증류 작업을 실행한 후 엄격한 대기 시간을 보장하는 전용 자동 확장 엔드포인트에 결과 모델을 배포할 수 있습니다.

이는 전체 학습 후 수명주기를 통합합니다. 또한 적용되는 ML 팀의 속도를 저하시키는 ‘인프라 드리프트’도 방지합니다.

명확한 예: 대규모 모델을 빠른 문법 검사기로 추출

Nebius는 문법 검사 작업의 전체 증류 주기를 보여주는 공개 연습을 제공합니다. 이 예에서는 대규모 Qwen 교사와 4B 매개변수 학생을 사용합니다. 전체 흐름은 Token Factory Cookbook에서 누구나 복제할 수 있습니다.

작업 흐름은 간단합니다.

• 일괄 추론을 사용하여 문법 수정의 합성 데이터세트를 생성합니다.
• 결합된 하드 손실과 소프트 손실을 사용하여 이 데이터 세트에서 4B 학생 모델을 훈련합니다.
• 독립적인 판단 모델을 사용하여 결과를 평가합니다.
• Token Factory의 전용 추론 엔드포인트에 학생을 배포합니다.

학생 모델은 교사의 작업 수준 정확도와 거의 일치하는 동시에 대기 시간과 비용이 훨씬 낮습니다. 크기가 작기 때문에 대용량 요청을 보다 일관되게 처리할 수 있으며 이는 채팅 시스템, 양식 제출 및 실시간 편집 도구에 중요합니다.

이것이 증류의 실용적인 가치입니다. 교사는 지식의 원천이 됩니다. 학생은 제품의 실제 엔진이 됩니다.

효과적인 증류를 위한 모범 사례

강력한 결과를 달성하는 팀은 일관된 원칙을 따르는 경향이 있습니다.

• 훌륭한 선생님을 선택하세요. 학생은 교사를 능가할 수 없으므로 품질은 여기서 시작됩니다.
• 다양한 합성 데이터를 생성합니다. 학생이 일반화하는 방법을 배울 수 있도록 문구, 지침 및 난이도를 다양하게 변경합니다.
• 독립적인 평가 모델을 사용하세요. 심판 모델은 실패 모드를 공유하지 않으려면 다른 계열에서 나와야 합니다.
• 디코딩 매개변수를 주의해서 조정하세요. 모델이 작을수록 더 낮은 온도와 더 명확한 반복 제어가 필요한 경우가 많습니다.
• 과적합을 피하세요. 검증 세트를 모니터링하고 학생이 교사의 아티팩트를 문자 그대로 복사하기 시작하면 조기에 중지하십시오.

Nebius Token Factory에는 이를 지원하는 다양한 도구, 심사위원 지원으로서의 LLM, 팀이 학생 모델을 배포할 준비가 되었는지 신속하게 검증하는 데 도움이 되는 신속한 테스트 유틸리티가 포함되어 있습니다.

2025년 이후에도 증류가 중요한 이유

개방형 모델이 계속 발전함에 따라 최첨단 품질과 최첨단 서비스 비용 간의 격차가 더 넓어집니다. 기업은 점점 더 최고의 모델의 지능과 훨씬 작은 모델의 경제성을 원합니다.

증류는 그 격차를 줄여줍니다. 이를 통해 팀은 자산을 제공하는 대신 대규모 모델을 교육 자산으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 토큰당 비용, 모델 동작 및 로드 시 대기 시간을 의미 있게 제어할 수 있습니다. 그리고 이는 범용 추론을 제품의 정확한 모양에 맞게 조정된 집중 지능으로 대체합니다.

Nebius Token Factory는 이 워크플로우를 엔드 투 엔드로 지원하도록 설계되었습니다. EU 또는 미국에서는 배치 생성, 미세 조정, 다중 노드 훈련, 증류, 모델 평가, 전용 추론 엔드포인트, 기업 ID 제어 및 제로 보존 옵션을 제공합니다. 이 통합 환경을 통해 팀은 자체 인프라를 구축 및 유지 관리하지 않고도 원시 데이터에서 최적화된 생산 모델로 이동할 수 있습니다.

증류는 미세 조정이나 양자화를 대체하지 않습니다. 서로 묶어주는 기술입니다. 팀이 안정적인 경제성과 신뢰할 수 있는 품질로 AI 시스템을 배포하기 위해 노력함에 따라 증류가 해당 전략의 중심이 되고 있습니다.