한 개발자가 Python과 SQLite, Lemonade로 실행한 Qwen을 연결해 Mistake Memory를 만들었습니다. 틀린 답과 검증한 수정안, 규칙을 저장하고 새 대화에서 찾아 제공하며 기억을 켠 경우와 끈 경우를 비교합니다. 22개 질문 중 골라낸 오답 10개가 출발점이라 전체 정확도 개선의 증거는 아닙니다. 앱 재시작 후에도 수정 정보를 쓰지만 가중치는 바뀌지 않았습니다. 충돌하는 수정은 보류하고 별도 시험 문제를 학습용 내보내기에서 제외해, 기억 검색과 향후 미세조정을 분리합니다.
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로컬 LLM 오류 수정, 재학습 대신 검색 기억으로 재사용
검증한 정답과 규칙을 외부에 저장하는 방식으로, 모델 자체의 추론 능력 향상과는 구별됩니다.