대형 언어 모델(LLM)은 강력하지만 비용과 개인 정보 보호 문제가 있으며, 소형 언어 모델(SLM)은 효율적이고 개인 정보 보호가 가능하지만 용량이 제한적입니다.
연구진은 SLM이 다단계 추론 과정에서 LLM을 요청하는 방법을 능동적으로 결정하고 LLM은 수동 도구가 아닌 적응형 피드백을 제공하는 동적 협업 프레임워크를 소개했습니다.
실험 결과, 더 강력한 SLM은 더욱 자립적이며, 더 강력한 LLM은 더 적고 유용한 상호 작용을 가능하게 하는 것으로 나타났습니다.