연구진이 게임 이론 기반 멀티 에이전트 프레임워크 G-Frame을 개발하여 언어 모델의 환각 현상을 줄이는 데 성공했어요. G-Frame은 베이지안과 팀 게임 원리를 통합하여 고품질 데이터 합성 및 모델 훈련을 위한 자동화된 폐쇄 루프를 구축해요.
G-Frame을 통해 363,045개의 추론 과정과 199,589개의 질문-답변 쌍으로 구성된 전문 코퍼스를 합성했고, 결과적으로 7B 모델 OmniChem을 만들었어요.
OmniChem은 ChemBench에서 GPT-4o mini와 동등한 성능을 보였으며, 기본 아키텍처에 비해 환각 현상을 79.46% 줄이는 효과를 보여주며 분자 설계 및 합성 계획 분야에서 뛰어난 역량을 입증했어요.