본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 지능형 자동화 지원 시스템인 EduBot을 제안합니다. EduBot은 개념적 지식 교육, 종단 간 코드 개발, 재귀적 프롬프트 기반 개인화된 프로그래밍, 그리고 최소한의 인간 개입으로 이루어지는 디버깅 기능을 결합합니다. LLM 자체의 파인튜닝 없이, 재귀적 자동 프롬프트 시스템을 통해 알고리즘, 머신러닝, 실제 문제 등 다양한 난이도의 하위 작업으로 구성된 복잡한 프로그래밍 과제를 해결할 수 있음을 보여줍니다. 알고리즘, 머신러닝, 실제 문제를 포함한 20가지 시나리오로 구성된 벤치마크를 통해 평가되었으며, 대부분의 시나리오를 20분 이내에 완료했습니다. 또한, 다양한 LLM을 백본으로 사용하는 비교 연구를 통해 EduBot의 호환성과 강건성을 검증했습니다. 본 논문은 사전 훈련된 LLM의 잠재력을 다단계 추론 및 코드 생성에 활용하여 지식 학습 및 코드 생성을 통한 개인화된 과제 해결에 적용하는 탐색적인 접근 방식을 제시합니다.
