본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 심층 의미 이해, 문맥 일관성, 미묘한 추론 능력 향상에 초점을 맞추고 있다. 최신 NLU 기법(의미 파싱, 지식 통합, 문맥 강화 학습 등)을 활용하여 LLM을 발전시키는 방법들을 논의하며, 구조화된 지식 그래프, 검색 증강 생성(RAG), 미세 조정 전략 등을 분석한다. 특히, 변환기 기반 아키텍처, 대조 학습, 하이브리드 기호-신경망 방법을 통해 환각, 모호성, 사실적 관점의 불일치와 같은 문제를 해결하는 방안을 제시하고, 질의응답, 텍스트 요약, 대화 생성과 같은 복잡한 NLP 작업에 적용한다. 결론적으로, AI 기반 언어 시스템 향상을 위해 의미 정밀도의 중요성을 강조하고, 통계적 언어 모델과 진정한 자연어 이해 간의 격차를 해소하기 위한 미래 연구 방향을 제시한다.
