Gemma 4, QAT로 모바일에서도 가볍게!
by DD
1개월 전
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Gemma 4 모델 출시 후 지속적인 기능 확장 노력의 일환으로 모델 압축 기술(Model Compression) 적용
양자화 인식 학습(QAT)을 통해 모델 품질 손실 최소화 및 효율성 극대화
모바일 특화 양자화 포맷 개발로 Gemma 4 E2B 모델 메모리 사용량 1GB까지 감소
로컬 디바이스 실행 지원 강화로 사용자 접근성 및 활용도 증대
양자화 인식 학습(QAT)의 원리 및 이점
본문에서는 양자화 인식 학습(Quantization-Aware Training, QAT)이 모델 압축 과정에서 발생하는 품질 저하를 최소화하는 핵심 기술임을 강조함.
훈련 중 양자화 시뮬레이션: 모델 훈련 단계에 양자화 과정을 통합하여, 실제 양자화 시 발생할 수 있는 오차를 미리 학습함.
품질 보존 극대화: 일반적인 후훈련 양자화(Post-Training Quantization, PTQ) 대비 더 높은 전반적인 품질(Overall Quality)을 유지하며 모델 압축을 가능하게 함.
성능 및 효율성 향상: 메모리 사용량(Memory Footprint)과 VRAM 요구량을 크게 줄여, 소비자용 GPU 및 엣지 디바이스(Edge Device)에서의 로컬 실행을 지원함.
