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Microsoft가 에이전트의 기술을 스스로 반복하며 최적화할 수 있는 SkillOpt 프로젝트를 오픈소스로 공개했습니다. LLM의 가중치를 수정하지 않고도 에이전트의 성능을 훈련할 수 있는 것이 특징입니다.
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원문 바로가기Microsoft는 최근 Skill이 스스로 반복하며 최적화될 수 있도록 훈련하는 SkillOpt라는 프로젝트를 오픈소스로 공개했습니다.
전통적인 신경망 (Neural Network)을 훈련하는 것과 마찬가지로 에이전트 (Agent)의 기술을 훈련하며, 훈련 횟수 (Epochs), 배치 크기 (Batch Size), 학습률 (Learning Rate)을 설정합니다.
가장 절묘한 점은, 전체 진화 과정에서 거대언어모델 (LLM)의 하위 가중치 (Weights)를 전혀 건드리거나 수정할 필요가 없다는 것입니다.
GitHub:
http://
gitub.com/microsoft/Skill
Opt
...
폐쇄형 모델인 OpenAI부터 로컬에 배포된 Qwen (通义千问)에 이르기까지 다양한 주류 거대언어모델 (LLM) 인터페이스 연결을 지원하여 즉시 실행할 수 있습니다.
시각화된 Web 모니터링 패널이 내장되어 있어, 훈련 상태와 기술 스냅샷 (Skill Snapshot)을 직관적으로 확인하기 편리합니다.
프로젝트에는 다양한 복잡한 작업 벤치마크 (Benchmark)의 기성 설정이 포함되어 있어, 에이전트 (Agent)의 진화 능력을 연구 중인 개발자들이 따라 배우기에 적합합니다.
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