Adapter Modules (어댑터 모듈)

개요

Adapter Modules(어댑터 모듈)은 대규모 사전학습 언어모델(PLM)을 효율적이고 확장성 있게 파인튜닝(fine-tuning) 하기 위한 모듈화 전략입니다. 기존의 Full Fine-Tuning 방식은 모든 모델 파라미터를 업데이트해야 하므로 비용이 크고 비효율적입니다. 반면, 어댑터 모듈은 기존 파라미터는 고정(freeze)하고, 각 Transformer 레이어에 소형 학습 가능한 모듈(adapter)을 삽입하여 학습 성능을 확보합니다. 이는 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT) 기법 중에서도 대표적인 방식입니다.

---

1. 개념 및 정의

Adapter는 각 Transformer 레이어 내부의 Feedforward Layer 사이 또는 Attention 블록 뒤에 삽입되는 작고 얕은 신경망 모듈입니다.

• PLM은 동결된 채 유지
• 어댑터만 학습 가능한 파라미터로 설정
• 일반적으로 Bottleneck 구조 사용 (Down → Activation → Up)

 

이렇게 하면 적은 파라미터 업데이트로도 효과적인 파인튜닝이 가능해집니다.

---

2. 특징

항목	설명	비고
파라미터 효율	전체 모델의 0.1~3%만 학습	Full Tuning 대비 수천 배 적음
모듈화 구조	태스크별 어댑터만 따로 저장	멀티태스크 학습 효율적
성능 유지	성능 저하 없이 효율 확보	GLUE, SuperGLUE 등 실험 확인

어댑터는 다양한 모델(BERT, RoBERTa, GPT, T5 등)에서 쉽게 적용 가능합니다.

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	예시
Adapter Layer	Transformer 내부에 삽입되는 모듈	Bottleneck 구조 (e.g. 768 → 64 → 768)
Non-linearity	ReLU, GELU 등 활성화 함수	비선형 표현 확보
Residual Connection	입력과 어댑터 출력을 더함	학습 안정화 효과
LayerNorm	어댑터 입력/출력 정규화	Transformer 흐름 보존

어댑터는 작고 경량화된 구조지만, 학습 효과를 크게 끌어올리는 역할을 수행합니다.

---

4. 주요 연구 및 변형 모델

연구/모델	설명	특징
Houlsby Adapter	표준 어댑터 구조 제안 (ICML 2019)	Attention & FFN 후 삽입
Pfeiffer Adapter	경량 Bottleneck 구조	상하단 삽입 구조 단순화
Compacter	Adapter weight를 저차원 Hadamard product로 구성	파라미터 수 추가 절감
AdapterFusion	여러 태스크용 어댑터를 결합해 전이	멀티태스크 전이학습에 적합
LoRA	Attention weight만 저차원으로 학습	Adapter-like 효과 구현

어댑터는 Plug-and-Play 형식으로 다양한 Task에 재사용할 수 있습니다.

---

5. 장점 및 이점

장점	설명	효과
경량화 학습	파라미터 효율 극대화	저장 공간, 학습 비용 감소
전이학습 효율	태스크 별 어댑터만 교체	재학습 없이 빠른 적응 가능
멀티태스크 처리	여러 태스크 모델 간 파라미터 공유	추론 시 효율적으로 조합 가능

Adapter 구조는 특히 온디바이스, 프라이버시 제한 환경, 다국어 모델 학습에 적합합니다.

---

6. 활용 사례 및 고려사항

분야	활용 사례	고려사항
자연어 분류	감정 분석, 문서 분류 등	Bottleneck 크기 설정 중요
텍스트 생성	요약, 번역, 대화형 응답	Transformer 구조와의 통합 방식 고려
다국어 NLP	언어별 어댑터로 전이 학습	언어 적응형 어댑터 활용 가능
보안 환경	모델 파라미터 노출 없이 업데이트	본체 모델은 비공개, 어댑터만 교체

추론 시에는 어댑터 모듈만 삽입하면 되므로 배포 효율성도 매우 높습니다.

---

7. 결론

Adapter Modules는 대규모 언어모델을 빠르고 경제적으로 활용할 수 있는 차세대 파인튜닝 전략입니다. 파라미터 효율성, 전이 유연성, 멀티태스크 확장성까지 모두 확보 가능한 이 구조는, 향후 LoRA, Prefix Tuning, Prompt Tuning과 함께 범용 인공지능 모델의 실용적 학습 핵심 구성 요소가 될 것입니다.