본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 드론을 포함한 로봇 제어에 통합하여 자율 시스템을 혁신할 가능성을 다룬다. 기존 연구는 LLM이 로봇 작동을 지원할 수 있음을 보여주었지만, 복잡한 추론이 필요한 작업에서는 LLM이 생성하는 솔루션의 신뢰성에 대한 우려가 제기되었다. 본 논문에서는 향상된 추론을 갖춘 프롬프트 프레임워크인 GSCE(Guidelines, Skill APIs, Constraints, Examples)를 제안하여 신뢰할 수 있는 LLM 기반 드론 제어를 가능하게 한다. GSCE는 신뢰할 수 있고 제약 조건을 준수하는 코드 생성을 특징으로 하며, 다양한 수준의 작업 복잡성을 가진 드론 제어를 위한 실험을 통해 기존 방식에 비해 작업 성공률과 완성도를 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다.
