본 논문은 중국 문화 관광 분야에 특화된 대규모 언어 모델(LLM)인 CTourLLM을 제안합니다. 기존 LLM의 관광 지식 부족 문제를 해결하기 위해, 관광 지식 데이터베이스, 여행기 데이터, 관광 QA 데이터로 구성된 Cultour라는 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 이용하여 Qwen 기반 모델을 지도 학습 방식으로 미세 조정했습니다. CTourLLM의 성능 평가를 위해 Relevance, Readability, Availability(RRA)라는 새로운 평가 기준을 제시하였고, 자동 및 사람 평가를 모두 수행했습니다. 실험 결과, CTourLLM은 ChatGPT보다 BLEU-1 기준 1.21, Rouge-L 기준 1.54 향상된 성능을 보였습니다. Cultour 데이터셋은 공개적으로 제공됩니다.
