아침에 채팅방에 강화학습과 증류 이야기가 나와서 개념을 약간 정리해보고, 내 프로젝트에 어떻게 응용할지 정리해봤다. RL에선 탐색패턴 최적화와 관련 인물추천이 해볼 만한 것 같고, 증류를 통해서는 추천시스템 경량화를 통한 로딩속도 개선 등을 노려볼 수 있겠다.
📌 강화학습(RL)과 모델 증류(Distillation)란?
강화학습(RL, Reinforcement Learning) 🧠
👉 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 기법
👉 예제: AI가 게임에서 최적의 움직임을 학습하거나, 추천 시스템이 사용자의 행동을 기반으로 콘텐츠 추천
📌 주요 알고리즘
- Q-learning: 특정 상태에서 최적의 행동을 찾는 기법
- DQN (Deep Q-Network): 신경망을 이용한 Q-learning 확장
- PPO / A3C: 정책 기반 최적화
📌 모델 증류(Distillation)
👉 큰 모델의 지식을 작은 모델로 압축하는 기법
👉 예제: ChatGPT 같은 대형 언어 모델을 모바일에서도 실행할 수 있도록 경량화
📌 주요 기법
- Knowledge Distillation: 큰 모델(Teacher)의 지식을 작은 모델(Student)로 전달
- Self-Distillation: 모델 자체적으로 경량화하여 성능 유지
- Transformer Distillation: 대형 Transformer 모델을 경량화
📌 RL과 증류 적용해보기
역사 네트워크 분석 프로젝트에 강화학습(RL)과 모델 증류(Distillation) 를 적용하면?
✅ 사용자 탐색 최적화
✅ 빠른 검색 & 추천 시스템
✅ 서버 비용 절감
🧠 강화학습(RL) 적용 아이디어
🎯 네트워크 탐색 최적화
- 사용자의 탐색 패턴을 학습해서 최적의 이동 경로 추천
- 📌 예시: 1910년대 인물 A를 본다면, 연관 인물 B, C 추천
📌 사용 가능 알고리즘
- Q-learning: 최적의 탐색 경로 찾기
- PPO / A3C: 추천 시스템 개선
🎯 중요 인물·사건 추천
- 사용자가 자주 조회하는 키워드 기반으로 다음 탐색 대상 예측
- 📌 예시: 독립운동가 A를 검색했다면, A와 관련된 단체·사건 추천
📌 사용 가능 알고리즘
- DQN: 클릭 패턴 학습 후 맞춤 추천
- Multi-Armed Bandit: 실시간 최적 탐색 경로 찾기
🔥 모델 증류(Distillation) 적용 아이디어
🎯 대형 모델 경량화
- 복잡한 ML 모델을 작은 모델로 압축해서 빠르게 실행
- 📌 예시: GPT 기반 요약 모델을 웹에서도 실행 가능하게 최적화
📌 사용 가능 기법
- Knowledge Distillation: 큰 모델(Teacher)의 지식을 작은 모델(Student)로 압축
- Self-Distillation: 자체 모델을 경량화하여 성능 유지
🎯 서버 비용 절감
- 네트워크 분석 모델을 가볍게 만들어 서버 부담 줄이기
- 📌 예시: 추천 시스템을 경량화하여 로딩 속도 개선
🎯 요약·생성 모델 최적화
- 텍스트 요약·생성 모델을 압축해서 빠른 검색 제공
- 📌 예시: 역사적 사건 요약을 빠르게 출력
📌 사용 가능 기법
- Transformer Distillation: 대형 언어 모델 경량화
🚀 RL + 증류로 업그레이드
✅ RL 적용 → 사용자 맞춤 탐색 & 추천 최적화
✅ 증류 적용 → 모델 경량화로 빠른 검색 & 비용 절감
탐색 경험 개선 & 성능 최적화까지 노려볼 수 있음 🔥