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AWS, 지식증류로 경량 AI 에이전트 구축하는 법 소개

AWS ML Blog·2026-11-02영문 원문

요약

AWS ML Blog는 Amazon SageMaker AI에서 지식증류(knowledge distillation) 기법으로 쇼핑 에이전트를 경량화하는 방법을 소개했다. 대형 '교사' 모델이 생성한 검색·추론·도구호출 등 다단계 궤적(trajectory) 중 과제를 해결한 것만 선별해, 이를 지도학습 방식으로 작은 '학생' 모델에 학습시키는 시퀀스 수준 지식증류(SeqKD)를 다뤘다. SeqKD는 교사 모델의 로짓이나 가중치 접근 없이 텍스트 출력만으로 학습이 가능해, API로만 접근 가능한 폐쇄형 프런티어 모델에도 적용할 수 있다고 설명했다. 예시로 DeepSeek-R1의 추론 능력이 Qwen, Llama 기반 소형 모델로 증류된 사례를 언급했다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

에이전트형 작업은 검색·확인·결정을 반복하는 다중 호출 구조라 프런티어 모델 비용이 누적되는데, 이 방법은 그 반복 호출 비용 문제를 교사-학생 구조로 우회하려는 시도다.

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alibaba
DeepSeek R1
입력 $0.574 · 출력 $2.29
컨텍스트 131K
deepseek
deepseek-r1
입력 $0.550 · 출력 $2.19
컨텍스트 66K

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
API
API는 서로 다른 소프트웨어가 기능이나 데이터를 주고받을 수 있도록 정해 놓은 규칙과 창구를 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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