대규모 언어 모델을 사용한 결정 트리 코드 생성을 통한 SMAC 작업 해결을 위한 새로운 접근 방식

대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC) 작업을 해결하는 새로운 프레임워크인 LLM-SMAC을 제안하며, 이는 최소한의 환경 탐색으로 고품질의 해석 가능한 결정 트리 모델을 생성하고 강력한 전이 학습 능력을 보여줍니다.