로컬 환경에서 구현한 Jev 에이전트의 게임 플레이 사례

요약

Reddit의 r/LocalLLM 커뮤니티에 오픈소스 프로젝트인 'Jev'를 활용해 게임 DOOM을 실시간으로 플레이하는 모델이 공개되었습니다. 이 모델은 실시간 의사결정을 수행하며, 정책 실행에 평균 58.3ms(정책 26.4ms, 게임 31.9ms)가 소요되어 초당 17.1회의 의사결정이 가능합니다. 해당 모델은 사전 학습된 'MiniLM-L6-v2'를 인코더로 사용하는 2단계 구조로 구성되어 있으며, 상단에 학습 가능한 소형 스코어링 헤드를 배치했습니다. 관측된 텍스트와 후보 옵션 텍스트를 인코딩한 뒤, 각 옵션에 대해 스칼라 값을 생성하고 소프트맥스 함수를 통해 확률 분포를 산출하는 방식입니다. 현재 초기 릴리스 단계로, 관련 소스 코드는 GitHub의 'swedishembedded/brain' 저장소를 통해 확인 및 직접 학습이 가능합니다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.