EvoPool은 LLM의 전문 분야 성능을 향상시키는 진화형 다중 에이전트 프레임워크입니다. Darwinian 진화에서 영감을 받아, 에이전트가 실행 가능한 주석 코드를 제안하고 검증 세트가 적합성 신호를 제공합니다. EvoPool은 7개의 전문 분야 작업에서 LLM 주석 기준 성능을 평균 +0.141의 macro-F1로 능가했습니다.
EvoPool은 10만 개의 예시에서 LLM 주석보다 4500~31000배 빠른 속도로 실행되며, 주석당 비용은 거의 0원에 가까운 수준입니다. EvoAgg는 의미론적 특징과 에이전트 투표 특징을 결합하여 주석 풀의 투표를 소프트 학습 레이블로 매핑합니다.
GitHub에서 EvoPool 코드를 확인할 수 있습니다: https://github.com/tianyi0216/EvoPool