최신논문
Transformer^2 자기 적응 LLM
작성자
하이룽룽
작성일
2025-01-14 18:24
조회
7
https://arxiv.org/abs/2501.06252
자기 적응형 대규모 언어 모델(LLM)은 전통적인 파인 튜닝 방식이 갖는 문제점—즉, 높은 계산 비용과 다양한 작업에 대한 정적인 대응 한계—을 해결하고자 고안되었습니다. 본 논문에서는 \implname 이라는 새로운 자기 적응 프레임워크를 소개합니다. \implname은 LLM의 가중치 행렬에서 특정 특이 성분(singular components)만 선별적으로 조정함으로써, 아직 접하지 않은 작업에 대해 실시간으로 모델을 최적화합니다.
추론 과정에서 \implname은 다음과 같은 두 단계(pass)를 거칩니다. 먼저, 디스패치 시스템이 입력된 작업의 특성을 식별하고, 이후 강화 학습으로 학습된 작업별 “전문가(expert)” 벡터를 동적으로 혼합하여 새롭게 들어오는 프롬프트에 필요한 목표 동작을 이끌어 냅니다. 이러한 접근 방식은 기존의 보편적 방법(예: LoRA)보다 적은 파라미터를 사용하면서도 더 높은 효율성을 보여줍니다.
\implname은 시각-언어 작업을 비롯해 다양한 LLM 아키텍처와 모달리티에서 우수한 확장성 및 호환성을 입증하였으며, LLM의 적응력과 작업별 성능을 효과적으로 향상시킵니다. 이는 진정으로 역동적이고 자기 조직화되는 AI 시스템을 구현하기 위한 중요한 도약이라 할 수 있습니다.
자기 적응형 대규모 언어 모델(LLM)은 전통적인 파인 튜닝 방식이 갖는 문제점—즉, 높은 계산 비용과 다양한 작업에 대한 정적인 대응 한계—을 해결하고자 고안되었습니다. 본 논문에서는 \implname 이라는 새로운 자기 적응 프레임워크를 소개합니다. \implname은 LLM의 가중치 행렬에서 특정 특이 성분(singular components)만 선별적으로 조정함으로써, 아직 접하지 않은 작업에 대해 실시간으로 모델을 최적화합니다.
추론 과정에서 \implname은 다음과 같은 두 단계(pass)를 거칩니다. 먼저, 디스패치 시스템이 입력된 작업의 특성을 식별하고, 이후 강화 학습으로 학습된 작업별 “전문가(expert)” 벡터를 동적으로 혼합하여 새롭게 들어오는 프롬프트에 필요한 목표 동작을 이끌어 냅니다. 이러한 접근 방식은 기존의 보편적 방법(예: LoRA)보다 적은 파라미터를 사용하면서도 더 높은 효율성을 보여줍니다.
\implname은 시각-언어 작업을 비롯해 다양한 LLM 아키텍처와 모달리티에서 우수한 확장성 및 호환성을 입증하였으며, LLM의 적응력과 작업별 성능을 효과적으로 향상시킵니다. 이는 진정으로 역동적이고 자기 조직화되는 AI 시스템을 구현하기 위한 중요한 도약이라 할 수 있습니다.
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