AI 모델의 효율성을 극대화하는 핵심 기술인 Knowledge Distillation에 대해 설명해 드릴게요. 이 방식은 성능이 뛰어난 'Teacher' 모델의 지식을 더 작고 가벼운 'Student' 모델에게 전달하여, 작은 모델이 큰 모델의 행동을 모방하도록 학습시키는 기술입니다. 단순히 정답만 알려주는 것이 아니라, 모델이 가진 확률 분포인 'Soft Labels'를 활용해 데이터 간의 관계까지 학습하는 것이 핵심이에요. 이를 통해 특정 작업에서 매우 효율적인 모델을 만들 수 있지만, Teacher 모델의 성능이 한계가 될 수 있고 의도치 않은 특성까지 학습될 수 있다는 점을 유의해야 합니다.