이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 연구 도구로서의 활용 가능성과 과제를 다룹니다.
첫 번째 섹션에서는 기존 연구를 통해 LLM의 활용 사례와 성과, 한계를 살펴봅니다. LLM은 문서 분류, 감정 분석, 허위 정보 탐지 등 다양한 분야에서 우수한 성과를 보였지만, 일관성 부족, 데이터 누출 등의 문제도 있었습니다.
두 번째 섹션에서는 저자들의 실험 경험을 공유합니다. 저자들은 온라인 성희롱 관련 텍스트를 식별하는 프로젝트에서 LLM을 활용했습니다. 초기에는 BERT 기반 모델을 사용했지만, 과적합 우려로 능동 학습 전략을 시도했습니다. 이후 GPT 모델을 활용해 35,000개 텍스트 중 1,040개를 관련 텍스트로 식별했고, 이를 바탕으로 질적 분석을 수행했습니다.
마지막 섹션에서는 LLM 활용의 기회와 과제를 정리합니다. LLM은 연구 효율성과 데이터 분석 능력을 높일 수 있지만, 프롬프트 의존성, 편향, 주관성 등의 문제도 있습니다. 따라서 LLM 활용 시 이러한 점을 균형 있게 고려해야 합니다.
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arxiv.org
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by M. Namvarpou... kl. arxiv.org 04-10-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.06404.pdfDybere Forespørgsler