Amazon Bedrock으로 해보는 Nova 모델 지식 증류, 배포, 평가

간단 소개

Amazon Bedrock을 이용한 지식 증류를 통해 LLM의 성능을 개선하고, LLM as a Judge로 모델 성능을 평가하는 방법을 제시합니다.

AI Summary

Amazon Bedrock 모델 커스터마이제이션
- Amazon Bedrock은 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 완전 관리형 서비스로, LLM을 포함한 다양한 AI 모델을 통합 API를 통해 제공하고 미세 조정, 지식 증류 등의 모델 커스터마이제이션 기능을 제공합니다.
- 온디맨드 배포 기능은 커스텀 모델 배포 시 비용 효율적인 빠른 실험과 운영을 가능하게 합니다.
지식 증류를 통한 모델 성능 향상
- 지식 증류는 큰 모델(교사 모델)의 지식을 작은 모델(학생 모델)로 전달하여 모델 크기를 줄이면서 성능을 유지하는 기술입니다.
- 이커머스 Q&A 챗봇 애플리케이션을 예시로, Nova Premier 모델의 지식을 Nova Lite 모델로 증류하여 성능 향상과 운영 비용 절감을 동시에 달성했습니다.
LLM as a Judge를 활용한 모델 성능 평가
- LLM as a Judge는 LLM이 다른 LLM의 응답을 평가하는 방식으로, 특정 태스크에 대한 모델 성능 개선 여부를 측정하는 데 유용합니다.
- 정확도, 완성도, 관련성, 유용성, 언어 품질 등 다양한 평가 기준을 설정하여 모델 성능을 비교 분석했습니다.