이 연구는 대형 언어 모델(LLM)의 저자 식별 및 검증 능력을 종합적으로 평가합니다. 실험 결과, LLM은 기존의 BERT 기반 모델보다 제로 샷 설정에서 우수한 성능을 보였습니다. 이는 LLM이 저자 식별에 필수적인 스타일리스틱 지식을 내재하고 있음을 보여줍니다. 또한 언어학적 정보를 활용하는 "Linguistically Informed Prompting(LIP)" 기법을 제안하여, LLM의 저자 식별 성능과 설명력을 향상시켰습니다. 이를 통해 LLM이 저자 식별 작업에서 뛰어난 일반화 능력과 설명 가능성을 갖추고 있음을 입증했습니다.
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