University of Illinois at Urbana-Champaign 연구팀의 새로운 연구에 따르면 LLM(대형 언어 모델)의 훈련 데이터에 코드를 통합하면 모델의 성능과 기능이 크게 향상될 수 있습니다. 본 연구에서는 LLM에 대한 코드 사전 훈련의 영향을 조사하고 에이전트로서 LLM의 성능을 분석합니다. 연구 결과에 따르면 코드 통합을 통해 LLM은 작업을 보다 정확하게 수행하고 외부 지식을 획득하며 여러 모달 데이터를 처리할 수 있는 능력을 제공할 수 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 연구에서는 피드백 신호를 선택할 때 주의가 필요하다는 점을 지적하고, 모델의 추론 능력을 더욱 향상시키기 위해 훈련 데이터의 코드 속성을 강화하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
일리노이 대학교 Urbana-Champaign의 연구에서는 코드 사전 훈련이 LLM에 미치는 영향을 간략하게 설명하고 지능형 에이전트로서의 역할을 추적합니다. 코드 통합을 통해 모델은 작업을 보다 정확하게 수행할 수 있고 외부 지식과 여러 모달 데이터를 획득할 수 있는 기능을 갖습니다. 그러나 시끄러운 단서가 다운스트림 작업의 모델 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 피드백 신호를 선택할 때는 주의가 필요합니다. 또한 연구원들은 훈련 데이터의 코드 속성을 강화하면 모델의 추론 기능을 직접적으로 향상시킬 수 있다고 믿습니다. 이 연구는 모델 추론 기능을 더욱 향상시킬 수 있는 더 많은 기회를 제공하지만 모델이 다른 기능 터미널에 연결될 때 직면하는 문제도 해결해야 합니다.
이 연구는 LLM 개발을 위한 귀중한 참고 자료를 제공하며, 향후 연구에서는 LLM 기술의 지속적인 발전과 광범위한 적용을 촉진하기 위해 모델이 실제 응용 프로그램에서 직면할 수 있는 문제를 해결하면서 코드 데이터를 더 잘 활용하는 방법을 추가로 탐색할 것입니다.