EPFL 연구진, LLMs에서 평생 학습 모델 편집을 위한 확장 가능한 프레임워크 MEMOIR 소개
LLMs는 방대한 데이터셋에서의 사전 학습을 통해 다양한 작업에 높은 성능을 보이고 있지만, 배포 시에는 오래된 정보나 편향을 반영할 수 있어 지속적인 지식 업데이트가 필요하다. 그러나 기존의 파인 튜닝 방법은 많은 비용이 들 뿐만 아니라 재앙적인 망각에 취약하다. EPFL 연구진은 이에 대처할 수 있는 확장 가능한 프레임워크 MEMOIR을 소개했다.
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출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자