LLM-Explorer: Towards Efficient and Affordable LLM-based Exploration for Mobile Apps
Created by
Haebom
저자
Shanhui Zhao, Hao Wen, Wenjie Du, Cheng Liang, Yunxin Liu, Xiaozhou Ye, Ye Ouyang, Yuanchun Li
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 모바일 앱 탐색의 효율성을 높이기 위한 새로운 접근 방식인 LLM-Explorer를 제안합니다. 기존의 LLM 기반 앱 탐색 방식은 모든 단계에서 LLM에 의존하여 비용이 많이 들고 비효율적이라는 한계점을 지적하며, LLM-Explorer는 LLM을 주로 지식 유지에 활용하고, LLM 없이 지식을 바탕으로 행동을 생성하여 효율성을 높였습니다. 20개의 일반적인 앱을 대상으로 5개의 강력한 기준 모델과 비교한 결과, LLM-Explorer는 가장 빠르고 높은 탐색률을 달성하였으며, 최첨단 LLM 기반 접근 방식보다 148배 이상 비용이 저렴했습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM을 효율적으로 활용하여 모바일 앱 탐색 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 새로운 방법 제시.
