EvoLib: 경험을 진화하는 지식으로 전환하기

단순히 과거의 대화나 행동 기록을 저장하는 '메모리'만으로는 진정한 학습이 어렵다. 데이터가 쌓일수록 관련 정보를 찾기 힘들어지고, 성능을 지속적으로 개선하기 어렵기 때문이다.

EvoLib은 인간의 학습 방식을 모방하여, 단순한 경험의 기록을 재사용 가능한 기술과 통찰로 변환한다. 이 프레임워크는 경험에서 핵심 지식을 추출하고, 새로운 경험이 쌓임에 따라 이를 지속적으로 정제, 통합, 재가중치화(reweighting)하여 더욱 일반화된 지식으로 발전시킨다.

주요 특징은 다음과 같다:

• 자기 지도 학습(Self-supervised): 정답(Ground-truth)이나 외부 피드백 없이도 추론 과정에서 스스로 학습한다.
• 지식의 진화: 개별 사례에 국한된 관찰을 시간이 흐름에 따라 점진적으로 일반화된 지식으로 변환한다.
• 태스크 간 전이 학습: 과거의 성공과 실패를 통해 얻은 지식을 다른 작업에도 적용할 수 있도록 돕는다.
• 블랙박스 모델 호환: 모델 자체를 업데이트할 필요가 없으므로, API를 통해 제공되는 기존의 어떤 LLM이나 AI 시스템에도 적용 가능하다.