대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 프롬프트에서 코드를 생성할 수 있지만, 실제 세계에서는 입출력 사양이 필요하여 LLM의 출력이 사용자의 의도와 일치하지 않는 문제가 있다. 이 연구는 데이터 과학 프로그래밍 도메인에서 입출력 사양을 활용하여 LLM의 코드 생성 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
