본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 표 형식 데이터 준비 과정에 대한 심층적인 분석을 제공합니다. 기존의 표 형식 데이터 준비 방법들이 복잡한 관계를 포착하고 다양한 작업에 적응하는 데 어려움을 겪는다는 점을 지적하며, LLM의 활용 가능성에 주목합니다. 데이터 획득, 통합, 정제, 변환의 네 가지 핵심 단계에 걸쳐 LLM을 다른 구성 요소와 결합하여 사용하는 방법을 체계적으로 분석하고, 주요 발전 사항과 향후 파이프라인을 제시합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM을 활용한 표 형식 데이터 준비 과정의 체계적인 분석을 통해 효율적인 데이터 준비 파이프라인 구축에 기여할 수 있습니다.
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각 단계별 LLM 활용 전략 제시를 통해 실제 데이터 준비 작업에 대한 실질적인 가이드라인을 제공합니다.
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LLM의 강점을 활용하여 기존 방법의 한계를 극복하고 데이터 품질을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시합니다.
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한계점:
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아직 초기 단계의 연구이므로, LLM 기반 데이터 준비 방법의 실제 효과 및 안정성에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
