r/LocalLLaMA•4개월 전•20•9
Mythos나 GPT-5.6의 250개 샘플 증류 모델들이 벌써부터 기다려지네요
I can't wait for all the x250 sample distills of Mythos and GPT-5.6
핵심 요약
최근 유행하는 소규모 샘플 기반 모델 증류 방식의 실효성에 의문을 제기하며, 진정한 성능 향상을 가져오는 증류 모델이 드문 이유를 논의합니다.
- 증류 모델 회의론 — 소규모 샘플로 학습된 증류 모델이 베이스 모델보다 나은지 의문 제기함
- 학습 방식의 예술성 — 모델 튜닝은 정해진 공식이 없는 예술의 영역이며 소량의 샘플로도 말투 교정은 가능함
- 오버띵킹 해결 — 일부 증류 모델은 Qwen 모델의 과도한 생각하기 문제를 해결하는 데 효과적임
- 최적화의 현실 — 커뮤니티의 최적화 작업 중 상당수는 근거 없는 과장이나 무의미한 시도일 가능성이 높음
농담이야.
모델의 품질을 실제로 향상시키는 증류 모델이 있긴 한가? Qwen R1 8B 증류 모델이 모델 성능을 개선했던 건 기억나는데, 그 이후로는 베이스 모델보다 나은 증류 모델을 써본 기억이 없어. Mythos(나 GPT-5.6)가 수백 개의 샘플만으로 Qwen-3.6, Qwen-3.5, Gemma-4 모델을 더 좋게 만들어주는 마법 같은 모델이 아니라면 난 관심 없어. 제대로 된 증류 모델들은 다 어디 갔고, 왜 사람들은 이제 250개의 샘플만 사용하는 거지?
