거대 언어 모델 기반 코드 생성 계획
본 연구는 그리드 기반 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 해석 가능하고 실행 가능한 프로그램을 합성하는 반복적 프로그래밍 계획(IPP) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 기존의 탐색이나 강화 학습 방식 대신, 환경 상태를 행동 시퀀스에 매핑하는 에이전트 정책으로 작동하는 코드를 생성합니다. 직접 코드 생성, 의사코드 기반 정제, 커리큘럼 기반 프롬프트 전략과 더불어, IPP는 거친 수준의 작업별 피드백을 통해 코드를 업데이트하는 반복적 정제 메커니즘에 중점을 둡니다. 여섯 가지 주요 LLM과 두 가지 도전적인 …