r/langchain•4개월 전•9•9
로컬 LLM(Qwen2.5-7B)이 실시간 스마트 홈 JSON 데이터를 제대로 해석 못 함.. 어떻게 해야 할까?
Local LLM (Qwen2.5-7B) gives wrong answers about live smart home JSON data.. what to do ?
핵심 요약
Qwen2.5-7B 모델이 실시간 스마트 홈 JSON 데이터의 수치를 제대로 계산하지 못하는 문제에 대한 해결책을 구함.
- LLM 한계 — 작은 모델은 구조화된 데이터의 수치 계산이나 추론에 취약함.
- 도구 활용 — LLM이 직접 계산하게 하지 말고 파이썬 함수로 처리하는 도구 호출 방식 권장.
- 데이터 처리 — LLM에 데이터를 넘기기 전 파이썬 스크립트로 미리 계산하는 것이 정확함.
- 모델 성능 — 7B 모델은 복잡한 다중 턴 작업이나 대량의 데이터 처리에 한계가 있음.
Qwen2.5-7B(4비트 양자화)를 사용해 로컬 스마트 홈 음성 비서를 만들고 있습니다. 5초마다 업데이트되는 실시간 기기 상태 데이터(조명 켜짐/꺼짐, 밝기, 구역별 온도)를 LLM 프롬프트에 주입합니다. "조명 몇 개 켜져 있어?"라고 물어보면 LLM이 틀린 답을 하거나 환각을 일으킵니다. 깔끔하게 포맷된 문자열로 전달하거나 정제된 JSON 객체로 전달하는 두 가지 방식을 시도해 봤지만, 프롬프트에 정확한 데이터가 있음에도 불구하고 결과는 틀립니다.
Qwen2.5-7B가 구조화된 데이터 내에서 수치를 세거나 추론하기에는 너무 작은 모델인가요? LLM이 세게 하는 대신 파이썬으로 미리 답을 계산(LLM에 넘기기 전에 조명 개수 파악)해야 할까요? 아니면 로컬 소형 모델에서 실시간 구조화된 데이터를 다루기 위한 더 나은 프롬프트 전략이 있을까요?
조언이나 다른 접근 방식이 있다면 환영합니다. 감사합니다.
참고: 이 텍스트는 CHAT GPT를 사용하여 생성했습니다.
