최소하면서도 강력한 적응 코사인 투영(MaCP)은 2025년 5월 29일 암스테르담 대학교에서 제안한 새로운 효율적인 적응 방법으로, 최소한의 매개변수와 메모리 오버헤드로 대규모 기본 모델을 미세 조정하는 데 탁월한 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다.MaCP: 계층적 코사인 투영을 통한 최소이면서도 강력한 적응"로 ACL 25 최우수 주제 논문상을 수상했습니다.

MaCP는 이산 코사인 변환(DCT)의 에너지 압축 및 비상관 특성을 활용하여 저랭크 적응의 가중치 변화를 이산 코사인 공간에 투영하고 여러 주파수 레벨에서 가장 중요한 주파수 성분을 선택하여 모델 효율성과 정확도를 향상시킵니다. 여러 작업에 대한 기존의 효율적인 매개변수 미세 조정 방법(예: LoRA, VeRA, LaMDA)과 비교할 때, MaCP는 메모리 사용량과 계산 복잡도를 크게 줄이는 동시에 정확도를 향상시킵니다.