본 논문은 Bandit 알고리즘과 대규모 언어 모델(LLM)의 시너지 효과를 탐구합니다. Bandit 알고리즘이 LLM의 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링, 적응형 응답 생성 최적화에 기여하는 방식과, LLM이 고급 문맥 이해, 동적 적응, 자연어 추론을 통한 Bandit 알고리즘 개선에 어떻게 활용될 수 있는지를 조사합니다. 대규모 학습 작업에서 탐색과 활용의 균형을 맞추는 Bandit 알고리즘의 역할과 LLM의 고급 기능을 이용한 Bandit 알고리즘 개선에 초점을 맞춰 기존 연구를 종합적으로 검토하고 주요 과제와 기회를 제시합니다. 궁극적으로 Bandit 알고리즘과 LLM 간의 간극을 메워 AI 분야의 혁신적인 응용과 학제 간 연구를 위한 길을 열고자 합니다.
