Główne pojęcia
대형 언어 모델을 복잡한 실제 작업에 향상시키기 위한 Sum2Act 프레임워크의 효과적인 이용 방법.
Statystyki
"DFSDT (Depth First Search-based Decision Tree) 방법은 평균 Pass Rate가 67.0%입니다."
"Sum2Act는 ReAct-CoT에 비해 Win Rate가 67.8%로 더 높습니다."
"Sum2Act는 DFSDT에 비해 Win Rate가 54.6%로 더 높습니다."
Cytaty
"Sum2Act는 복잡한 작업을 처리하는 데 가장 효과적인 방법으로 나타났습니다."
"Sum2Act는 다양한 테스트 시나리오에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다."