대규모 언어 모델(LLM)을 특정 분야 작업에 미세 조정할 때, 기존 지식이 덮어씌워지거나 잊혀지는 문제가 발생해요. 연구진은 파라미터 중요도 평가 방법을 제안하여, 핵심 파라미터는 고정하고 비핵심 파라미터만 미세 조정하는 방식을 사용했어요. GPT-J와 LLaMA-3 모델을 활용한 실험 결과, 재앙적 망각을 완화하고 모델 적응력을 향상시키는 효과를 확인했어요.