매사추세츠 공과대학교(MIT) 뉴스의 발췌문은 CodeSteer라는 혁신적인 스마트 어시스턴트에 대해 설명합니다. 이 시스템은 **대규모 언어 모델(LLM)**이 텍스트와 코드 생성 사이를 효과적으로 전환하도록 돕습니다. LLM은 텍스트 기반 추론에 능숙하지만 수학이나 논리적 작업과 같은 상징적인 작업에서는 어려움을 겪는 경우가 많습니다. CodeSteer는 더 작은 LLM으로서 더 큰 LLM이 코드를 사용해야 할 때와 어떤 종류의 코드를 사용해야 할지 결정하도록 자동으로 프롬프트를 생성하여 안내합니다. 이 방법은 LLM의 정확도를 30% 이상 향상시켜 공급망 관리와 같은 복잡한 문제 해결 능력을 향상시킵니다. 연구원들은 또한 CodeSteer의 성능을 미세 조정하고 테스트하기 위해 SymBench라는 새로운 데이터 세트를 개발했습니다.