Fine tuning/Kowledge Distillation/Modeal Adaptation with GPT4

Fine Tuning (세부 조정)

• 개념과 목적: 사전에 학습된 모델을 새로운 작업이나 도메인에 적용하기 위해 추가 학습을 수행하는 방법입니다. 목적은 특정 작업에 대한 모델의 성능을 최적화하는 것입니다.
• 등장 시기: 2010년대 초반, 딥러닝이 급속히 발전하면서 널리 사용되기 시작했습니다.
• 장단점:
  • 장점: 사전 학습된 모델을 재사용하여 학습 시간을 단축하고, 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다.
  • 단점: 새로운 작업이나 도메인과 원래 모델이 학습된 도메인 간의 차이가 클 경우 성능이 제한될 수 있습니다.
• 학습 난이도: 상대적으로 낮음. 사전 학습된 모델에 의존하므로, 적절한 사전 학습 모델을 선택하고, 세부 조정 과정을 이해하는 것이 중요합니다.
• 환경: 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)가 잘 구축된 환경에서 효과적입니다.

Knowledge Distillation (지식 증류)

• 개념과 목적: 복잡한 모델(교사)로부터 지식을 추출하여, 이를 간단한 모델(학생)에 전달하는 과정입니다. 목적은 간단한 모델이 복잡한 모델과 유사한 성능을 내도록 하는 것입니다.
• 등장 시기: 2015년경에 Hinton 등에 의해 소개되었습니다.
• 장단점:
  • 장점: 계산 비용이 낮은 모델로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 모델의 배포와 실행이 용이해집니다.
  • 단점: 적절한 교사 모델과 학생 모델의 구조를 설계하는 것이 중요하며, 이 과정이 복잡할 수 있습니다.
• 학습 난이도: 중간. 지식 증류 과정과 관련 알고리즘을 이해해야 합니다.
• 환경: 다양한 딥러닝 모델이 사용되는 환경에서 적용 가능합니다.

Model Adaptation (모델 적응)

• 개념과 목적: 주어진 모델을 다른 도메인이나 조건에 맞게 조정하는 과정입니다. 다양한 환경에서 모델의 성능을 유지하거나 향상시키기 위한 목적입니다.
• 등장 시기: 도메인 적응 연구와 함께 2010년대 초반부터 발전하기 시작했습니다.
• 장단점:
  • 장점: 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 다양한 도메인에서의 적용 가능성을 넓힐 수 있습니다.
  • 단점: 도메인 간의 차이를 효과적으로 극복하기 위한 전략을 개발하는 것이 어려울 수 있습니다.
• 학습 난이도: 상대적으로 높음. 도메인 간의 차이를 이해하고, 이를 극복하기 위한 다양한 기법을 적용해야 합니다

 

Fine Tuning (세부 조정)

• 등장 시기: Fine Tuning은 딥러닝이 급속도로 발전하기 시작한 2010년대 초반부터 널리 사용되었습니다.
• 목적: 사전에 학습된 모델(예: 이미지넷에서 학습된 모델)을 새로운 작업이나 도메인에 적용하기 위해 추가 학습을 수행하는 방법입니다. 이 과정에서는 기존 모델의 가중치를 초기값으로 사용하고, 소량의 데이터로 미세 조정하여 특정 작업에 맞게 최적화합니다.
• 차이점: Fine Tuning은 특정한 작업에 대한 성능을 최적화하기 위해 기존의 학습된 모델을 재사용하는 방식입니다. 다른 방법들과 비교할 때, 구체적인 작업에 대한 특화된 조정을 목적으로 합니다.

Teacher/Student 모델 (교사/학생 모델)

• 등장 시기: 교사/학생 모델의 개념은 2015년경에 더 널리 알려지기 시작했습니다.
• 목적: 복잡한 모델(교사)로부터 얻은 지식을 보다 간단한 모델(학생)에 전달하여, 학생 모델이 교사 모델과 유사한 성능을 내도록 하는 것입니다. 이 과정은 주로 지식 증류(Knowledge Distillation)을 통해 이루어집니다.
• 차이점: Teacher/Student 모델은 지식 전달의 관점에서 접근합니다. 복잡한 모델의 성능을 유지하면서 계산 비용을 줄이려는 목적을 가지고 있어, 모델의 효율성과 배포 용이성에 초점을 맞춥니다.

Model Adaptation (모델 적응)

• 등장 시기: 모델 적응에 대한 개념은 2010년대 초반, 특히 도메인 적응 연구와 함께 발전하기 시작했습니다.
• 목적: 모델 적응은 주어진 모델을 다른 도메인이나 조건에 맞게 조정하는 과정입니다. 이는 도메인 적응(Domain Adaptation), 도메인 일반화(Domain Generalization) 등 여러 형태를 포함할 수 있으며, 모델이 다양한 환경에서 잘 작동하도록 만드는 것이 목적입니다.
• 차이점: Model Adaptation은 일반적으로 다양한 도메인이나 환경에 대한 모델의 적용성을 넓히는 것에 초점을 맞춥니다. 이는 Fine Tuning이나 Teacher/Student 모델보다 더 넓은 범위의 적응성을 목표로 하며, 모델이 다양한 상황에서 유연하게 작동할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.