Apple의 AI 혁신: Activation Transport (AcT)를 통한 생성 모델의 미세 제어

Apple 머신러닝 연구원들은 RLHF나 파인튜닝과 같은 리소스 집약적인 훈련 없이도 대규모 생성 모델(LLM 및 텍스트-이미지 확산 모델 포함)의 출력을 미세하게 제어할 수 있는 새로운 기술인 Activation Transport (AcT)를 개발했습니다. AcT는 최적 전달 이론을 사용하여 모델 활성화를 제어하며, 최소한의 계산 오버헤드로 모달리티에 독립적인 제어를 달성합니다. 실험 결과는 독성 감소, LLM의 진실성 향상, 이미지 생성의 스타일 제어 측면에서 상당한 개선을 보여줍니다. AcT는 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 생성 모델을 위한 길을 열어줍니다.