왜 경량화인가? 딥러닝 모델의 경량화가 필요한 이유

1. motivation 머신러닝과 딥러닝은 이제 거의 모든 분야에서 활용되고 있음 자율주행자동차, entertainment, healthcare, NLP, text, speech, image, audio 등등 다양한 application   2. on device AI  smartphone, smartwatch, IoT device 등에 자체적으로 머신러닝이나 딥러닝 어플리케이션이 올라가 inference를 수행함  이미 object detection, translation 등이 on device에서 수행가능한 딥러닝 어플리케이션들 그러나 올려야하는 어플리케이션이 power(battery) usage가 적어야하고 RAM memory usage가 적어야하고 storage가 적어야하고 computing p..

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• · 2024. 8. 14.
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cloud와 edge device 비교하기

기존에 사용하던 aws, Azure, Google Cloud 등 cloud 환경은 사용하기 쉬우나 비용이 많이 들고 데이터가 랜선을 타고 다니면서 privacy문제와 network connection이 필요하다는 문제가 있음 의료 데이터 같은 경우는 privacy 문제가 매우 중요해서 랜선을 타고 밖으로 나가는 경우를 방지하기 위해(심지어 cloud 서비스 사용이 불법인 경우도 있음) on-premise로 직접 서버를 구축하여 사용하는데 비용도 많이 들고 무거우며 개인이 사용하기 어렵다 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ..

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• · 2022. 3. 3.
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on device AI를 활용하는 사례

1. on-device AI model의 size는 점점 커지면서 그동안 model과는 비교할 수 없을 정도의 압도적인 괴물 model GPT-3가 등장했다 2021년 등장한 switch transformer은 이 GPT-3보다 9.14배나 더 큰 모델 GPT-3는 1번 training하는 것에만 한국 돈으로 약 50억 정확도를 80% > 90% > 99%로 10%정도 올리고 싶다고 50억을 쓰는게 물론 정확도를 높이는 것은 중요하지만 정말 맞는 일인가? 2. lightweight AI의 필요성 TinyML, on-device AI, Edge AI, Embedded AI, Edge intelligence 등으로 불림 소비자가 반응하는거에 빠르게 제공해줬으면(real time customer engagem..

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• · 2022. 3. 2.
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딥러닝에서 말하는 경량화란?

1. 경량화란? switch transformer model은 거대하기로 유명한 GPT-3 parameter의 9.14배인 1600000000000개(1.6조) text description으로부터 image를 생성하는 DALL-E는 GPT-3 parameter의 0.068배인 12000000000개(120억) 성능을 높이려면 parameter 수를 늘려야한다고는 하지만 너무 심한 수준으로 끝을 모르고 증가하는 요즘 추세 거대기업이 아닌 일반 사람이 이런 모델을 돌리는 것은 사실상 불가능한 수준 무겁고 큰 performance가 좋은 모델에서 performance를 약간 손해보더라도 model size를 줄여 원래 모델보다 좋진 못하겠지만 어느정도 쓸 수는 있을 충분히 작은 모델을 만들고자하는 기술 경량..

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• · 2022. 3. 1.
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