이번 포스트에서는 Microsoft SkillOpt를 활용한 전체 워크플로우 구현에 대해 설명합니다. 우리는 저장소를 설정하고 OpenAI 호환 모델에 접근하며, 최적화기와 목표 모델을 구성합니다. 이후 원래의 시드 기술을 기준으로 평가하고, 실제 최적화 루프를 실행합니다. 이 과정에는 롤아웃, 반영, 집계, 선택, 업데이트 및 검증 기반 게이팅이 포함됩니다. 또한, 훈련 이력을 점검하고 정확도를 시각화하며, 예산 편집 행동과 토큰 사용량을 분석합니다. 마지막으로 진화된 기술을 기준 기술과 비교하여 그 성과를 살펴봅니다.

<Mark Tech Post 뉴스 본문 전체읽기>