대형 언어 모델을 활용한 데이터 과학의 예측형 테이블 작업 잠재력 unleashing

대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 테이블 데이터의 분류, 회귀 및 결측값 보완 작업을 수행하고자 한다. LLM은 자연어 이해에 능숙하지만 구조화된 테이블 데이터 처리에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 테이블 데이터로 LLM을 대규모 학습시키고, 이를 통해 테이블 데이터 이해와 자연어 이해의 장점을 결합하여 테이블 데이터 예측 작업을 향상시키고자 한다.