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10_Wiki/Topics_GD/Knowledge-Distillation.md

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 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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     - **Teacher Model:** 풍부한 파라미터를 가진 고성능 모델.
     - **Student Model:** 실전 배포를 위한 가벼운 모델.
     - **Temperature (T):** 소프트맥스 결과값을 부드럽게 만들어(Softening) 스튜던트 모델이 더 풍부한 정보를 배우게 함.
-- **의의:** 거대 모델의 뛰어난 일반화 능력을 유지하면서도 모바일이나 엣지 기기에서 실시간 구동 가능한 모델을 만들 수 있게 함 (예: [[BERT]] -> DistilBERT).
+- **의의:** 거대 모델의 뛰어난 일반화 능력을 유지하면서도 모바일이나 엣지 기기에서 실시간 구동 가능한 모델을 만들 수 있게 함 (예: [[BERT|BERT]] -> DistilBERT).
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 모델의 크기를 줄이는(Pruning, [[Quantization]]) 하드웨어적 접근을 넘어, 모델의 '사고 방식' 자체를 최적화하여 전수하는 알고리즘적 접근으로 진화.
+- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 모델의 크기를 줄이는(Pruning, [[Quantization|Quantization]]) 하드웨어적 접근을 넘어, 모델의 '사고 방식' 자체를 최적화하여 전수하는 알고리즘적 접근으로 진화.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 로컬 브레인용 경량 모델 제작 시, 클라우드 브레인의 거대 파라미터 모델을 티처로 삼아 지식 증류 과정을 거침으로써 소형 모델의 지능을 상향 평준화함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Inference-Optimization]], Transfer-Learning-Foundations, [[LLM]], [[Hardware-Acceleration-for-AI]]
+- [[Inference-Optimization|Inference-Optimization]], Transfer-Learning-Foundations, [[LLM|LLM]], [[Hardware-Acceleration-for-AI|Hardware-Acceleration-for-AI]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Knowledge-Distillation.md