본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 새로운 텍스트 증강 패러다임인 LMTransplant를 제안합니다. LMTransplant는 기존의 역번역과 같은 단순한 어휘 수준의 변형이 아닌, LLM의 지식을 활용하여 콘텐츠 수준에서 다양하고 창의적인 변형을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이는 '이식-재생성' 전략을 통해, 즉 LLM에 의해 확장된 컨텍스트에 원본 텍스트를 통합하고 LLM에게 변형된 텍스트를 생성하도록 함으로써 달성됩니다. 실험 결과, LMTransplant는 기존 방법보다 우수한 성능을 보이며, 증강 데이터 크기가 증가함에 따라 확장성도 뛰어남을 확인했습니다.
