[논문리뷰] Model Merging with Functional Dual Anchors

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저자: Kexuan Shi, Yandong Wen, Weiyang Liu

핵심 연구 목표

본 논문은 파운데이션 모델의 finetuned 체크포인트에서 지식을 통합하는 모델 병합(Model Merging) 과정에서 발생하는 파라미터 충돌과 태스크별 지식 충돌 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존의 파라미터 공간(parameter space) 기반 접근법의 한계를 극복하고, 대신 **입력-표현 공간(input-representation space)**에서 지식을 효과적으로 모델링하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.

핵심 방법론

저자들은 **기능적 듀얼 앵커(Functional Dual Anchors, FDAs)**라는 합성 입력(synthetic inputs)을 생성하여 태스크 벡터의 역할을 시뮬레이션하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. FDAs는 사전 훈련된 모델에 대한 유도된 기울기(induced gradients)가 해당 태스크 벡터와 정렬되도록 **기울기 매칭(gradient matching)**을 통해 최적화됩니다. 특히, 선형 가중치 샘플링(Linear Weight Sampling) 또는 **스케일된 가우시안 샘플링(Scaled Gaussian Sampling)**을 통한 원칙적인 초기화(principled initialization) 방식을 제안하여 최적화의 수렴을 개선합니다. 이후, 생성된 FDAs를 사용하여 모델 파라미터를 직접 최적화하거나, 기존 파라미터 중심 모델 병합 방법론(예: TA, TSV, WUDI)의 태스크 벡터를 정제하는 데 활용합니다.

주요 결과

FDAs는 ViT-B/16 모델에서 기존 태스크 산술(Task Arithmetic, TA) 대비 멀티태스크 성능을 18% 가까이 향상시켰으며, RoBERTa-Large GLUE 스코어에서 15.4% 향상을 달성했습니다. 또한, FDAs는 기존 파라미터 중심 모델 병합 방법론인 TA, TSV, WUDI의 성능을 ViT-B/16에서 약 5.10%, RoBERTa-Large에서 약 13% 추가적으로 개선하는 상보적(complementary) 효과를 보였습니다. FDAs는 최적화 과정에서 **긴 꼬리 스펙트럼 구조(long-tailed spectrum structure)**로 진화하며, 실제 데이터의 고에너지 서브스페이스와 점진적으로 정렬되는 특성을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 파라미터 공간 대신 입력-표현 공간에서 지식을 모델링하는 새로운 모델 병합 접근 방식을 제공하여, 기존 방법론의 한계를 극복하고 더욱 견고하고 유연한 모델 통합을 가능하게 합니다. 특히, FDAs는 기존의 데이터-프리(data-free) 또는 데이터 기반(data-driven) 모델 병합 방법론과 함께 사용될 때 성능을 더욱 향상시킬 수 있어, 다양한 AI 응용 분야에서 지식 통합의 효율성을 높일 수 있습니다. 제안된 초기화 기법과 계층별 전략은 대규모 파운데이션 모델에 대한 FDAs의 실용적인 적용 가능성을 보여주며, 멀티태스크 학습 환경에서 모델 재훈련 없이 성능을 향상시키는 데 기여합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.