LLM 내재적 자비판으로 계획 능력 향상
📝 원문 정보
- Title: Enhancing LLM Planning Capabilities through Intrinsic Self-Critique- ArXiv ID: 2512.24103
- 발행일: 2025-12-30
- 저자: Bernd Bohnet, Pierre-Alexandre Kamienny, Hanie Sedghi, Dilan Gorur, Pranjal Awasthi, Aaron Parisi, Kevin Swersky, Rosanne Liu, Azade Nova, Noah Fiedel
📝 초록
이 논문에서는 다양한 학습 방법을 사용한 머신러닝 모델의 성능을 비교한다. 이미지 인식 작업에 쓰이는 세 가지 합성곱 신경망(CNN) 기반 패러다임 - 커스텀 모델, 트랜스퍼 러닝, 그리고 사전 훈련된 모델 활용 - 을 다루며, 각 방법의 장단점을 분석하고 최적화 전략을 제안한다.💡 논문 해설
1. **다양한 학습 방식에 따른 성능 차이:** 머신러닝 모델은 다양한 학습 방법에 따라 다르게 작동합니다. 커스텀 모델은 마치 처음부터 집을 짓는 것처럼 모든 것을 새로 배우지만, 트랜스퍼 러닝은 이미 지어진 건물을 바탕으로 새로운 방을 추가하는 것이죠. 2. **트랜스퍼 러닝의 장점:** 이미 훈련된 모델을 활용하면 시간과 자원을 크게 절약할 수 있습니다. 마치 미리 준비된 조립식 가구를 사용하는 것처럼, 필요한 부분만 수정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 3. **사전 훈련된 모델의 활용:** 사전 훈련된 모델은 이미지 인식 작업에서 높은 성능을 보여줍니다. 이는 마치 전문가의 지식을 이용해 새로운 문제를 해결하는 것과 같습니다.📄 논문 발췌 (ArXiv Source)
📊 논문 시각자료 (Figures)
