본 논문은 자연어 처리의 중요한 과제인 문법 오류 수정(GEC)을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 프롬프트 기반 접근 방식을 탐구합니다. 특히, 자원 제약적인 환경의 Indic 언어에 초점을 맞춰, GPT-4.1, Gemini-2.5 및 LLaMA-4와 같은 최신 LLM을 few-shot 전략과 결합하여 사용합니다. 연구 결과는 기본 프롬프트 전략만으로도 기존의 fine-tuned Indic-language 모델보다 뛰어난 성능을 보이며, LLM의 다국어 일반화 능력을 입증했습니다. 특히, Tamil, Hindi에서 1위, Telugu에서 2위, Bangla에서 4위, Malayalam에서 5위를 기록하며, 프롬프트 기반 기술의 효과와 LLM의 잠재력을 보여주었습니다.
