[논문리뷰] Delta Activations: A Representation for Finetuned Large Language Models

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저자: Zhiqiu Xu, Amish Sethi, Mayur Naik, Ser-Nam Lim

핵심 연구 목표

다양하게 미세 조정된 대규모 언어 모델(LLM)의 방대한 생태계에서 모델 간의 유사점과 차이점을 효율적으로 파악하고, 모델을 검색, 비교 및 클러스터링할 수 있는 표준화된 표현 방식이 부족한 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 이는 기존의 메타데이터 부족 문제를 극복하고 모델 재사용을 촉진하기 위함입니다.

핵심 방법론

본 논문은 미세 조정된 모델을 벡터 임베딩으로 표현하는 Delta Activations를 제안합니다. 이는 **고정된 소규모의 일반적인 프롬프트 집합(probe dataset)**을 사용하여 **기본 모델(base model)**과 미세 조정된 모델의 **내부 활성화(internal activations)**를 비교하여 그 차이를 측정합니다. 이 활성화 차이(Δf(x) = hf(x) – hbase(x))를 평균화하여 모델의 행동 변화를 나타내는 벡터 임베딩을 생성합니다. 또한, 활성화 외에 로짓이나 의미 표현을 사용하는 Delta-X 패밀리로 확장될 수 있습니다.

주요 결과

Delta Activations는 여러 백본(LLaMA-3.1-8B, Gemma-2-9B, Qwen-2.5-7B)에서 평균 0.614의 높은 실루엣 점수로 미세 조정된 LLM을 도메인별로 성공적으로 클러스터링했습니다. 이는 평탄화된 가중치나 출력 문장 임베딩과 같은 기준선 방법을 크게 능가합니다. 또한, Delta Activations 임베딩은 **가산성(additive property)**을 보여, 여러 데이터셋으로 미세 조정된 모델이 개별 모델의 임베딩 합과 일치함을 입증했습니다. 모델 선택 작업에서 무작위 선택 대비 평균 **2.0%**의 성능 향상을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

Delta Activations는 미세 조정된 LLM을 효과적으로 발견, 비교, 재사용할 수 있는 강력한 도구를 제공하여, 모델 허브 구축 및 관리를 용이하게 합니다. 이는 불필요한 재훈련을 줄여 AI 개발의 지속 가능성을 높일 수 있습니다. 또한, 소수의 예시(few-shot)만으로 태스크를 임베딩하고 모델 병합(model merging) 및 선택 전략에 활용될 수 있어 AI 실무자들에게 다양한 응용 가능성을 제시합니다. 다만, 내부 히든 스테이트에 대한 접근이 필요하다는 제약이 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.