강유 교수 연구팀, 세계 최고 권위 AI 학술 대회 ‘ICLR 2025’ 논문 게재
서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 강유 교수 연구팀이 제안한 연구 논문이 세계적 권위의 학회인 ICLR 2025에 채택되는 쾌거를 이루었다. 올해 13회째를 맞이하는 ICLR (International Conference on Learning Representations)는 기계 학습 및 딥러닝 분야에서 최고 권위를 자랑하는 학회이다.강유 교수팀은 데이터가 없는 상황에서 모델을 양자화 (quantization)하는 Zero-shot Quantization 문제를 해결하는 ‘SynQ’ 기법을 제안하여 ICLR 2025 Main Conference에 논문이 게재되었다. 이 연구는 실제 데이터셋이 없을 때 모델 경량화를 가능하게 하여, 기존 방법들에 쉽게 적용될 수 있는 중요한 기법으로 평가받는다.연구책임자인 강유 교수는 "본 논문에서는 데이터가 없는 상황에서 모델의 성능 저하를 최소화하며 경량화하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기술은 개인 정보나 보안 등의 이유로 데이터에 접근이 어려울 때에 모델을 효과적으로 경량화하는데 유용하게 활용될 것으로 예상된다." 라고 밝혔다."SynQ: Accurate Zero-shot Quantization by Synthesis-aware Fine-tuning", Minjun Kim, Jongjin Kim, U Kang, ICLR 2025....
