CardiffNLP at CLEARS-2025: Prompting Large Language Models for Plain Language and Easy-to-Read Text Rewriting
Created by
Haebom
저자
Mutaz Ayesh, Nicolas Gutierrez-Rolon, Fernando Alva-Manchego
개요
CardiffNLP팀은 IberLEF 2025에서 개최된 CLEARS 공유 과제(스페인어 텍스트 적응)에 참여하여 두 개의 하위 과제에 모두 제출했습니다. LLaMA-3.2를 초기 실험에 사용했으나, 최종 제출에는 Gemma-3을 채택하여 다양한 프롬프트 변형을 시도하는 LLM 프롬프팅 방식을 사용했습니다. 그 결과, 하위 과제 1에서 3위, 하위 과제 2에서 2위를 차지했습니다. 본 논문에서는 다양한 프롬프트 변형, 예시 및 실험 결과를 자세히 설명합니다.
시사점, 한계점
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시사점: LLM 프롬프팅 기법을 활용한 스페인어 텍스트 적응에서 우수한 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다. Gemma-3 모델의 효과성을 확인했습니다. 다양한 프롬프트 엔지니어링 전략의 중요성을 강조합니다.
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한계점: 특정 모델(Gemma-3)과 데이터셋(CLEARS)에 대한 결과이므로 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요합니다. 사용된 프롬프트 엔지니어링 전략의 최적화 과정에 대한 자세한 설명이 부족할 수 있습니다. 다른 LLM 모델과의 비교 분석이 제한적입니다.
