Understanding LLM Development Through Longitudinal Study: Insights from the Open Ko-LLM Leaderboard

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저자

Chanjun Park, Hyeonwoo Kim

개요

본 논문은 기존 연구의 5개월이라는 제한적인 관찰 기간의 한계를 극복하고자 11개월에 걸친 종단적 연구를 수행하여 한국어 대규모 언어 모델(LLM) 개발의 진행 상황에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공하고자 합니다. Open Ko-LLM Leaderboard 상에서 다양한 작업에 대한 LLM 성능 향상의 특정 과제, 모델 크기가 다양한 벤치마크에서의 작업 성능 상관관계에 미치는 영향, Open Ko-LLM Leaderboard의 순위 패턴 변화 등 세 가지 주요 연구 질문을 중심으로 1,769개의 모델을 분석하여 LLM의 지속적인 발전과 평가 프레임워크의 진화하는 특성을 종합적으로 조사합니다.

시사점, 한계점

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시사점:

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11개월이라는 장기간의 종단적 연구를 통해 기존 연구의 한계를 극복하고 한국어 LLM 개발의 진행 상황에 대한 보다 심층적인 이해를 제공합니다.

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다양한 작업에 대한 LLM 성능 향상의 특정 과제, 모델 크기의 영향, 순위 패턴 변화 등을 종합적으로 분석하여 LLM 개발의 현황과 방향을 제시합니다.

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1,769개 모델에 대한 방대한 데이터 분석을 통해 한국어 LLM 발전의 현실적인 그림을 제시합니다.

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한계점:

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Open Ko-LLM Leaderboard에 등록된 모델만을 대상으로 하였으므로, Leaderboard에 포함되지 않은 모델들의 성능 및 발전 추세는 반영하지 못할 수 있습니다.

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분석 기간 동안의 기술적 발전 외적인 요소(예: 연구 자금, 연구 인력 변화 등)의 영향은 고려되지 않았을 수 있습니다.

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Leaderboard의 평가 지표 자체의 한계로 인해, LLM의 성능을 완벽하게 반영하지 못할 가능성이 있습니다.

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