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학습 없이 LLM 가중치를 직접 수정하는 의사결정 모델 기술 공개
LoRA와 유사한 성능을 내면서 가중치 수정에 3ms만 소요. 기존 모델에 특정 스킬을 추가하거나 도구 호출을 최적화할 때 유용함.
요약
9월 18일 공개된 시스템 1 의사결정 모델 'Laya'의 개발자가 LLM 가중치를 직접 수정하는 새로운 방식을 선보였다. 에너지 기반 의사결정 엔진에서 지식을 증류하여 Qwen 3.5 0.8B 모델에게 도구 호출과 같은 새로운 기술을 학습시키는 방식이다. 연구자는 이 기법이 LoRA와 동등한 수준의 성능을 보이면서도, 단 3밀리초 만에 가중치 수정이 가능하다고 밝혔다. 특히 기존 학습 방식과 달리 파괴적 망각 현상 없이 특정 능력을 LLM에 이식할 수 있다는 점이 핵심이다. 상세한 기술 구현 코드는 Kaggle을 통해 확인할 수 있다.
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원문 제목 Decision model to edit LLM weight directly - No training
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