본 논문은 최근 대규모 언어 모델(LLM)들의 미세한 언어 주석 작업(명사나 동사 탐지, 절과 같은 복잡한 구문 구조 식별 등) 수행 능력을 실험적으로 연구합니다. 실험 결과, 최신 LLM들은 언어적 질의에 대한 효과가 제한적이며, 언어적으로 복잡한 입력에 어려움을 겪는다는 것을 보여줍니다. 가장 성능이 좋은 LLM(Llama3-70b)조차도 매몰절 오류, 동사구 인식 실패, 복합 명사와 절의 혼동 등 구문 구조 탐지에서 상당한 오류를 범하는 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 LLM 설계 및 개발의 미래 발전을 위한 통찰력을 제공합니다.
