대규모 언어 모델 (LLMs)을 위한 두 가지 주요 매개변수 효율적 미세 조정 (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) 기술이 있습니다. 저차원 적응 (Low-Rank Adaptation, LoRA)은 LLM 레이어 사이에 추가적인 가중치를 도입하는 반면, 소프트 프롬프팅 (Soft Prompting)은 LLM 입력에 미세 조정 전용의 원시 토큰 (raw tokens)을 추가합니다. 그러나 두 방식 모두 미리 컴파일되고 최적화된 LLM의 계산 그래프 (computational graphs)를 수정해야 합니다. 그 결과, vLLM과 같은 고처리량 엔진에서는 두 방식 모두 완전히 지원되지 않습니다. 우리는 ART (Art-based Reinforcement Training)를 이용한 미세 조정을 제안합니다. 이 방법은 동결된 멀티모달 대규모 언어 모델 (Multimodal Large Language Model, MLLM)의 원시 시각적 입력 (raw visual input)만을 최적화함으로써 정보를 주입하며, 이를 통해 미리 컴파일된 계산 그래프 상에서 소프트 토큰 (soft-token) 접근 방식을 가능하게 합니다. 이는 일반 픽셀 배열 (plain pixel array)로의 그래디언트 역전파 (backpropagation of gradients)에 의존하므로 모든 미세 조정 목적 함수를 지원할 수 있습니다. 또한, 최적화된 시각적 입력은 작업 관련 계산 예술품 (computational artworks)으로 스타일화될 수 있습니다. 이 접근 방식의 효과는 인기 있는 오픈 소스 Qwen 아키텍처의 다양한 크기와 여러 텍스트 벤치마크를 통해 확인되었습니다. 구체적으로, ART는 수학 및 구조화된 도구 사용 (structured-tool-use) 벤치마크에서 LoRA와 경쟁할 만한 정확도에 도달했습니다.