Black-Box LLM의 지식 증류 (Knowledge Distillation of Black-Box Large Language Models)
·2026.06.29 07:32
프록시 모델을 활용해 GPT-4와 같은 블랙박스 LLM의 지식을 효율적으로 전수하는 Proxy-KD 방법론을 제안함.
GPT-4와 같은 폐쇄형(Proprietary) LLM은 뛰어난 성능을 보유하고 있지만, 내부 상태에 접근할 수 없는 블랙박스(Black-box) 특성 때문에 지식 증류(Knowledge Distillation, KD) 시 정보 전달에 한계가 있습니다.
본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 Proxy-KD라는 새로운 방법론을 도입했습니다. 이 방식은 **프록시 모델(Proxy model)**을 매개체로 사용하여 블랙박스 LLM으로부터 소형 모델로 지식을 효율적으로 전달합니다.
실험 결과, Proxy-KD는 기존의 화이트박스(White-box) 기반 지식 증류 기술보다 우수한 성능을 보였으며, 블랙박스 교사 모델로부터의 지식 전수 효율을 크게 향상시켰습니다.
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