대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 이해 및 생성, 이미지 인식, 멀티모달 태스크에서 뛰어난 성능을 보이며 AGI를 향한 길을 열고 있으며, 글로벌 기술 경쟁의 핵심으로 부상하고 있다. 이 논문은 사용자 관점에서 프롬프트 엔지니어링, 지식 강화 검색 증강 생성, 미세 조정, 사전 훈련, 도구 학습 등 LLM을 지원하는 핵심 기술을 종합적으로 검토한다. 또한, SciSci(Science of Science)의 역사적 발전을 추적하고, LLM을 과학 계량학 분야에 적용할 수 있는 잠재력에 대한 미래 지향적 관점을 제시한다. 더 나아가, 과학적 평가를 위한 AI 에이전트 기반 모델의 전망을 논의하고, LLM을 활용한 새로운 연구 분야 탐지 및 지식 그래프 구축 방법을 제시한다.
