"Sakana AI의 CycleQD가 다기능 언어 모델을 위한 전통적 미세 조정 방법보다 뛰어난 성과를 나타냅니다"라는 제목의 VentureBeat 기사에서는 Sakana AI가 개발한 혁신적인 접근 방식인 CycleQD에 대해 논의합니다. 이 방식은 대형 언어 모델(LLMs)의 훈련을 크게 향상시켜 여러 기술을 습득하게 합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

CycleQD 방법론
CycleQD는 품질 다양성(QD) 프레임워크를 활용하며, 특히 MAP-Elites 알고리즘을 순환적으로 적용합니다. 이 접근 방식은 특정 작업의 성과 지표를 품질 측정값으로 사용하고, 다른 지표를 행동 특성으로 사용하는 방식입니다. 이러한 순환적 집중은 한 번에 한 작업에 집중할 수 있게 하여 복잡한 데이터 비율 조정의 필요성을 없애고 목표 함수 설계를 단순화합니다.

성과
실증 결과에 따르면, CycleQD가 80억 개 매개변수를 가진 모델인 Llama3-8B-Instruct에 적용되었을 때, 코딩, 운영 체제 및 데이터베이스 관리와 같은 다양한 작업에서 전통적 미세 조정 방법보다 더 나은 성과를 보여줍니다. 이 모델들은 이러한 분야에서 GPT-3.5-TURBO와 비슷한 성과를 달성합니다.

주요 혁신
- 모델 병합 및 돌연변이 : CycleQD는 교차 작업으로서 모델 병합 알고리즘을 사용하고 SVD 기반의 돌연변이를 통합합니다. 이를 통해 병합된 모델이 지역 최적값에서 벗어나고 일시적으로 성능이 떨어진 구성에서 회복하는 데 도움을 줍니다. 이는 LLM의 긴 계산 파이프라인에서 매우 중요합니다.
- 단순화 및 견고성 : 이 방법은 데이터 비율 관리와 목표 함수 설계를 단순화하면서도 강력한 언어 능력을 유지합니다. 또한 현지에서 최적이 아닌 해결책이 지속적으로 존재하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있게 합니다.

응용 및 미래
CycleQD는 LLM에 국한되지 않으며, 이미지 분할 모델과 같은 다른 분야로도 확장되어 그 광범위한 적용성을 입증하고 있습니다. 이 접근 방식은 지속적인 학습을 향한 한 걸음으로 여겨지며, 집합 시스템이 지속적으로 적응하고 시간이 지남에 따라 지식을 축적할 수 있도록 합니다.

전반적으로 CycleQD는 다기능 언어 모델 훈련에서 중요한 발전을 나타내며, 전통적인 미세 조정 방법에 대한 더 효율적이고 효과적인 대안을 제공합니다.