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, 어떤 단어든 이러한 원소를 사용하여 설명할 수 있다는 이론입니다. 논문에서는 자동 평가 방법, 맞춤형 데이터셋, 그리고 이 작업을 위한 미세 조정된 모델을 제시하며, 1B 및 8B 모델이 GPT-4보다 정확하고 상호 번역 가능한 설명을 생성하는 데 더 우수함을 보여줍니다. 이는 LLM을 이용한 보편적인 의미 표현에 대한 중요한 진전이며, 의미 분석, 번역 등 다양한 분야에 새로운 가능성을 제시합니다.
