On the Use of a Large Language Model to Support the Conduction of a Systematic Mapping Study: A Brief Report from a Practitioner's View

Created by

Haebom

저자

Caua Ferreira Barros, Marcos Kalinowski, Mohamad Kassab, Valdemar Vicente Graciano Neto

💡 개요

본 논문은 체계적 매핑 연구 수행에 거대 언어 모델(LLM)을 활용한 경험을 보고합니다. LLM은 방대한 텍스트 데이터 처리 능력과 증거 종합 지원 가능성을 보여주며, 특히 반복적인 업무 시간 단축과 데이터 추출 표준화에 기여했습니다. 그러나 효과적인 프롬프트 구축에 필요한 노력, 환각 발생 가능성, 지속적인 수동 검증의 필요성은 주요 과제로 제시되었습니다.

🔑 시사점 및 한계

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LLM은 체계적 매핑 연구의 반복적인 업무 부담을 줄이고 데이터 추출의 표준화를 높여 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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효과적인 LLM 활용을 위해서는 신뢰할 수 있는 프롬프트 설계에 상당한 노력이 필요하며, 이는 특히 초보 사용자에게 예상보다 많은 시간을 소요시킬 수 있습니다.

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LLM 사용 시 발생할 수 있는 환각 현상과 데이터의 정확성을 보장하기 위한 지속적인 수동 검증의 중요성을 인지해야 합니다.

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