따라서 , 본 개시 의 또 다른 실시 예 에 의해 동작 하 는 인공 지능 모델 을 필요 에 따라 압축 하 여 사용 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 인공 지능 모델 은 Pruning , Quantization , Decomposition 및 Knowledge Distillation 중 적어도 하나 를 이용 하 여 압축 될 수 있 다 . Pruning 은 인공 지능 모델 의 가중치 중 의미 없 는 가중치 또는 출력 값 에 큰 영향 을 주 지 않 는 가중치 를 삭제 하 는 압축 기법 중 하나 이 다 . Quantization 은 각각 의 가중치 를 기 설정 된 비트 로 양자 화 하 는 압축 기법 중 하나 이 다 . Decomposition 은 가중치 의 집합 인 가중치 행렬 또는 텐서 ( tensor ) 를 선형 분해 ( approximated decomposition ) 하 여 가중치 의 크기 를 줄이 는 압축 기법 중 하나 이 다 . Knowledge Distillation 은 원본 모델 을 Teacher 모델 로 하 여 원본 모델 보다 작 은 Student 모델 을 생성 하 고 학습 시키 는 압축 기법 중 하나 이 다 . 이때 , Student 모델 은 상술 한 Pruning , Decomposition 또는 Quantization 을 통해 생성 될 수 있 다 .