KAIST, '지식 재사용' CURE로 서버 호출 57% 감축…증류·추가학습 불필요

요약

KAIST 이재길 전산학부 교수 연구팀이 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 연결해 서버 호출을 57% 줄이는 협업 프레임워크 ‘CURE(Cumulative Knowledge Reuse)’를 개발했다. 이 기술은 문제 난이도에 따라 필요한 연산량이 다르다는 점에 착안해, 한 번 얻은 지식을 기기 내부 저장소에 저장했다가 재사용하는 방식이다. 기존 모델을 추가로 학습시키거나 증류(Distillation)하는 과정이 필요 없어 효율적인 온디바이스 AI 구현이 가능하다. 이번 연구는 대형 AI 모델에 대한 서버 의존도를 낮출 수 있어 실무적인 온디바이스 AI 최적화에 기여할 것으로 기대된다.

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