본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.
A group of 84 young children were administered the Preschool embedded Figures Test(PEFT). A three way analysis of variance was performed utilizing giftedness (gifted, normal), gender, and year(4 year-old class, 5 year-old class) as independent variables. The giftedness main effect was statistically significant. Gifted children were more effect not year main effect were statistically significant. The interaction effects between giftedness and gender, between giftedness and year, between gender and year were not significant either.
The purpose of this study was to investigate differences in social play, cognitive play, and social-cognitive play patterns as related to young children's field independence-dependence cognitive styles. Sixteen field independent and sixteen field dependent children were selected from a group of 79 young children with the use of Preschool Embedded Figures Test(PEFT). Their social play, cognitive play, and social-cognitive play patterns were observed. The data collected for this study were analyzed by using SPSS/$PC^+$; frequency, percentage and ${\chi}^2$ test. The results of this study were that (1) difference of social play patterns as related to young children's field independence-dependence cognitive styles was not found, (2) differences were found in cognitive play patterns as related to young children's field independence-dependence cognitive styles, and (3) differences were found in social-cognitive play pattern as related to young children's field independence-dependence cognitive styles.
최근 거대 언어모델의 등장과 동시에, 많은 매개변수를 효과적으로 학습하는 방법인 효율적인 매개변수 미세조정(Parameter Efficient Fine-Tuning) 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 Adapter는 사전학습 언어모델(Pretrained Language Models)에 몇 개의 추가 병목 구조 모듈을 삽입하여 이를 학습하는 방식으로, 등장한 이후 다양한 연구 영역에서 주목받고 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 병목 차원을 증가시켜 미세 조정보다 더 나은 성능을 얻는다는 주장이 나오면서, 원래의 의도와는 다른 방향으로 발전하고 있다는 의견도 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 기존의 Adapter 구조를 개선한 MAdapter를 제안한다. MAdapter는 본래 Adapter에 중간 층을 추가하되 학습 가능한 매개변수의 수는 오히려 줄이는 방법으로, 전체 매개변수 수 대비 1% 내외 만을 학습에 활용하며, Adapter 대비 절반 정도의 매개변수만을 사용하여 기존 결과와 비슷하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있다. 또한, 병목차원 크기 비교와 중간 층 개수 분석을 통한 최적의 MAdapter 구조를 찾고, 이로써 효율적인 매개변수 미세조정 방법을 제시한다.
본 논문은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) End2End의 리소스(Resource) 과부하 문제를 해결하는 동시에 모델 성능을 향상 시키기 위해 PEFT(Parameters-Efficient Fine-Tuning)기술인 LoRA(Low Rank Adaptation)적용에 관한 연구이다. 본 논문에서는 RAG End2End 모델의 파라미터 값과 개수를 유지하면서, LRM(Low Rank Matrices)을 이용하여 추가적인 파라미터만을 미세 조정하는 방식으로, 전반적인 모델의 효율성을 극대화하는 방안을 제시하였다. 본 논문에서 다양한 도메인에 데이터 셋에 대한 제안 방식의 성능을 검증하고자 Conversation, Covid-19, News 데이터 셋을 사용하였다. 실험결과, 훈련에 필요한 파라미터의 크기가 약 6.4억개에서 180만개로 감소하였고, EM(Exact Match)점수가 유사하거나 향상되었다. 이는 LoRA를 통한 접근 법이 RAG End2End 모델의 효율성을 개선할 수 있는 효과적인 전략임을 증명하였다.
Background: Positron emission tomography(PEFT) using fluorine-18 deoxyglucose(FDG), showing increased FDG uptake and retention in malignant cells, has been proven to be useful in differentiating malignant from benign tissues. We indertook the prospective study to compare the accuracy of the whole-body FDG PET with that of the conventional chest computed tomography(CT) for nodal staging of non-small-cell lung cancers(NSCLC). Material and Method: FDG PET and contrast enhanced CT were performed in 36 patients with potentially resectable NSCLC. Each Imaging study was evaluated independently, and nodal stations were localized according to the AJCC regional lymph nodes mapping system. Extensive lymph node dissection(1101 nodes) of ipsi- and contralateral mediastinal nodal stations was performed at thoracotomy and/or mediastinoscopy. Image findings were compared with the histopathologic staging results and were analyzed with the McNema test(p) and Kappa value(k). Result: The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of CT for ipsilateral mediastinal nodal staging were 38%, 68%, 25%, 79%, and 61%, and those of PET were 88%, 71%, 47%, 95%, and 75%(p>0.05, K=0.29). When analyzed by individual nodal group(superior, aortopulmonary window, and inferior), the sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of CT were 27%, 82%, 22%, 85%, and 73%, and those of PET were 60%, 87%, 92%, and 82%(p<0.05, k=0.27). Conclusion: FDG PET in addition to CT appears to be superior to CT alone for mediastinal staging of non-small cell lung cancers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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