디스틸레이션(Distillation)이 뭐길래 AI 모델에 꼭 필요할까?

올해 초 DeepSeek이 등장하면서, 다시 한번 "디스틸레이션(Distillation)"이라는 개념이 주목받고 있습니다. 헐, 디스틸레이션이라니... 왠지 시작부터 영어... 쉽게 풀어봅시다. ㅋㅋㅋ 여담으로 나의 Nvidia.... ㅜㅜ

[출처: Deepseek 홈페이지]

 

1. 디스틸레이션, 너 정체가 뭐냐?

디스틸레이션(지식 증류, Knowledge Distillation)은 쉽게 말해 "큰 모델이 배운 걸 작은 모델한테 빨대를 꽂고 쪽쪽~ 빨아들이는 과정"입니다. (물론 표현은 제 주관적인 표현입니다. ㅋㅋ) GPT-4 같은 대형 모델이 엄청난 데이터를 학습했지만, 얘를 실서비스에 올리려면 너무 크고 무거워서 부담스럽잖아요? (유지비용 헉하는 순간...)

그래서 등장한 게 "스승-제자 모델" 개념입니다. 즉, 크고 똑똑한 모델(스승)이 작고 가벼운 모델(제자)에게 지식을 전수해 주는 거죠.

큰 모델이 혼자만 잘난 척하는 게 아니라, 작은 모델도 효율적으로 똑똑해질 수 있도록 지식을 전수(?) 증류(?)을 해주는 겁니다. 이렇게 하면 작은 모델도 원래보다 더 똑똑해지고, 계산 자원도 덜 먹습니다.

 

❓ 근데 왜 증류가 필요할까?

AI 모델을 실생활에서 활용하려면, 단순히 똑똑하기만 해서는 안 됩니다.

• 속도: 너무 무거운 모델은 응답 속도가 느려서 실시간 서비스에 적합하지 않음
• 비용: 대형 모델을 돌리려면 GPU 비용이 어마어마함
• 배포: 모바일이나 임베디드 기기에서는 작은 모델만 실행 가능함

즉, 성능을 최대한 유지하면서도 가볍게 만들려면 증류 과정이 필수라는 거죠! 🚀

특히 최근 Forbes 기사에서도 DeepSeek이 OpenAI의 기술을 모방한 것이 아니냐는 논란이 있었는데, 여기서도 디스틸레이션이 중요한 역할을 했다는 점이 강조되었습니다.

대형 모델을 그대로 사용하는 것이 아니라, 더 작은 모델로도 충분한 성능을 확보할 수 있도록 지식을 전수하는 과정이 핵심이기 때문이죠.

게다가, AI 모델이 점점 커지는 시대에 모든 기능을 하나의 거대한 모델에 담을 필요가 없다는 점도 중요합니다.

꼭 모든 걸 다 갖춘 AI가 아니라, 필요한 기능만 잘 수행하는 작고 똑똑한 모델을 만드는 것이 더 현실적이고 경제적이죠.

 

2. 어떻게 지식을 전수할까?

"그냥 데이터 다시 학습시키면 안 돼?"라고 생각할 수도 있지만,

단순한 학습과 디스틸레이션은 다릅니다. 몇 가지 주요 기법을 쉽게 풀어볼게요! 

🧪 Soft Targets

보통 AI 모델은 "정답은 1번이야!"라고 딱 잘라 말하는데, 스승 모델은 좀 더 친절합니다.

"1번이 90% 정답인데, 2번도 8% 정도 가능성이 있어" 같은 식으로 가르쳐준다고 합니다.

이렇게 될 때 제자 모델은 "아~ 2번도 정말 틀린 건 아니구나!" 하면서 좀 더 유연한 사고를 배우게 됩니다.

🔥 Temperature Scaling

모델이 너무 확신에 차 있으면 새로운 걸 배우기 힘들겠죠?

그래서 "온도"라는 개념을 도입해서 정답과 오답의 차이를 부드럽게 만듭니다.

온도를 높이면 모델이 좀 더 다양한 가능성을 고려하면서 배울 수 있어요.

🎭 Intermediate Layer Matching

단순히 "정답이 뭐야?"만 따라하는 게 아니라, 학습 과정 자체를 비슷하게 만드는 방법입니다.

마치 요리를 배울 때 완성된 요리만 보는 게 아니라, "이 타이밍에 불을 줄여야지!" 같은 과정까지 배우는 느낌이에요.

이렇게 하면 제자 모델도 더 효율적으로 학습할 수 있습니다.

 

3. 디스틸레이션이 주목받는 이유 (ROI 관점에서)

AI 모델이 크면 성능은 좋아지지만, 그만큼 운영 비용도 기하급수적으로 증가합니다. 관련된 기사를 찾아보니 기업들이 디스틸레이션을 활용한다면? 지금 시점에는 했을 수도... 어째든 주요 이유는 비용 절감과 최적화된 성능 확보입니다.

• 기업의 고민: AI 모델을 운영하려면 GPU 비용이 어마어마한데, 이걸 줄이지 않으면 유지가 힘듦
• 사용자의 고민: 일반 사용자도 AI를 쓰고 싶지만, 너무 비싸면 접근성이 떨어짐
• 해결책 → 디스틸레이션: 작은 모델도 충분히 똑똑하다면, 비용 부담 없이 AI를 사용할 수 있음

DeepSeek 같은 모델도 결국 비용과 성능 사이의 균형을 맞추는 게 핵심이고,

최신 연구들은 디스틸레이션을 더 정교하게 만들어 이 문제를 해결하려는 방향으로 가고 있다고 하네요.

 

4. 마무리: 디스틸레이션이 필수인 이유

정리하자면, 디스틸레이션은 모델을 작고 똑똑하게 만드는 핵심 기술입니다.

요즘처럼 AI가 실전에서 많이 쓰일 때는 작은 모델도 강력해야 하니까, 필연적으로 필요한 과정이죠.

DeepSeek 사례에서도 보듯이, 기업들은 더 작은 모델을 만들면서도 기존의 강력한 성능을 유지하려는 전략을 취하고 있으며, 디스틸레이션은 이를 가능하게 하는 핵심 기술입니다.

 

결국 중요한 건, AI가 모든 걸 다 할 필요는 없다는 점이에요. 꼭 모든 기능을 갖춘 거대 모델을 유지할 필요 없이, 가벼우면서도 실용적인 AI를 만들면 충분히 경쟁력이 있다는 것이죠.