온디바이스 생성모델 어댑터 기반 파인튜닝 및 추론 성능 분석

Q: 이 논문에서 정의한 어댑터 기반 파인튜닝이란 무엇인가?

어댑터 기반 파인튜닝은 모델의 전체 파라미터를 재학습하지 않고, 소량의 추가 파라미터만을 학습하여 메모리 부담을 줄이면서 특정 작업에 특화되도록 모델의 추론 품질을 높이는 기술이다. 온디바이스 환경에서 효율적인 모델 최적화를 가능하게 한다.

Q: 온디바이스 생성모델에 어댑터 기반 파인튜닝을 적용했을 때의 효과는 무엇인가?

연구 결과, 온디바이스 생성모델에 어댑터 기반 파인튜닝을 적용하면 전체 파라미터 파인튜닝과 유사한 정확도를 달성하면서도 모델 크기와 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있다. 또한, 어댑터 병합 및 해제 시간이 짧아 추론 성능 저하가 거의 발생하지 않는다.

정예지; 김슬기; 김정보; 유경현; 김성주; 신현균; 오선무; 좌훈승; 김대훈

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정예지 (대구경북과학기술원) 김슬기 (대구경북과학기술원) 김정보 (대구경북과학기술원) 유경현 (대구경북과학기술원) 김성주 (대구경북과학기술원) 신현균 (대구경북과학기술원) 오선무 (대구경북과학기술원) 좌훈승 (대구경북과학기술원) 김대훈 (연세대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 310 - 312 (3page)

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