본 논문은 자연 의미 금속 언어(NSM)의 설명을 생성하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 최초의 연구를 제시합니다. NSM은 대부분의 언어에 존재하는 보편적인 의미 원소 집합을 기반으로 하며, 이를 통해 모든 단어를 명확하고 보편적으로 번역 가능한 의미로 파악할 수 있습니다. 본 연구는 자동 평가 방법, 맞춤형 데이터셋, 그리고 이 작업을 위한 미세 조정된 모델을 제시하며, 1B 및 8B 모델이 GPT-4o보다 정확하고 상호 번역 가능한 설명을 생성하는 데 우수한 성능을 보임을 보여줍니다. 이는 LLM을 이용한 보편적인 의미 표현을 향한 중요한 진전이며, 의미 분석, 번역 등 다양한 분야에 새로운 가능성을 제시합니다.
