본 논문은 기존 훈련된 모델들을 재활용하여 새로운 과제에 적용하는 learnware 패러다임을 언어 모델에 적용한 초기 시도를 제시합니다. 특히, 데이터 부족, 개인정보 보호 문제, 높은 계산 비용 등의 한계를 가진 대규모 언어 모델(LLM)의 문제를 해결하기 위해, 다양한 분야에 특화된 소규모 언어 모델(SLM)을 learnware 형태로 제공하는 시스템을 구축했습니다. 약 100개의 금융, 의료, 수학 분야에 특화된 80억 매개변수의 SLM learnware를 시뮬레이션하여, 각 과제에 가장 적합한 learnware를 선택함으로써 기존 SLM 및 일부 대형 언어 모델들을 능가하는 성능을 보였습니다.
