LLM 에이전트를 위한 불확실성 기반 위임: 소형 모델에서 대형 모델로 전환하는 시점
ReDAct는 퍼플렉서티가 불확실성을 알릴 때만 소형 모델에서 대형 모델로 지연시켜, 에이전트 워크플로에서 동일 정확도로 비용을 64% 절감합니다.
#decision-making
의사 결정
금융 인사이트를 활용한 데이터 기반 의사결정
InvestorBench: Qwen2.5-72B, 46.15%의 CR로 주식 1위
InvestorBench: Qwen2.5-72B가 46.15%의 CR로 주식 거래를 선도; 금융 특화 Palmyra-Fin은 주식에서 역효과—크기가 도메인 파인튜닝을 이긴다.
LATS: 언어 에이전트 트리 탐색 — 추론, 행동, 계획을 하나의 프레임워크로
LATS는 ReAct, Tree of Thoughts, Reflexion을 하나의 MCTS 프레임워크로 통합해 GPT-4로 HumanEval에서 92.7% pass@1을 기록한다.
생각의 나무(Tree of Thoughts): LLM 검색을 통한 신중한 문제 해결
Tree of Thoughts는 Game of 24에서 GPT-4 사고 연쇄가 4%에 그치는 반면 74%를 달성한다. 단계를 탐색하고 되돌리는 이 패턴은 금융 에이전트가 차용할 수 있다.