본 논문은 장문의 맥락을 추론할 수 있는 LLMs의 의사결정 능력을 활용하면서, 복잡한 시나리오를 기술하는 어수선하고 반복적이며 모호한 음성 기록을 처리하는 과제를 다룹니다. 특히 불확실성을 내포하는 상황(예: 기업 실적 발표에서 경영진의 낙관적인 전망)에서 LLMs가 이러한 불확실성을 체계적으로 통합하여 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 이를 위해, 복잡한 시나리오로부터 확률적 요인 프로파일을 구성하고, 유사한 과거 경험으로부터 얻은 통찰력을 활용하여 유추 추론과 통합하는 모듈형 프레임워크인 \textsc{DeFine}을 제시합니다. \textsc{DeFine}은 불확실성 정량화 및 LLM 의사결정 통합 작업을 분리하여, 특히 불확실성 하에서의 의사결정이 중요한 컨설팅 및 금융 심의와 같은 분야에 유용합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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복잡한 시나리오에서의 불확실성을 체계적으로 처리하는 새로운 LLM 기반 의사결정 프레임워크 \textsc{DeFine} 제시.
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불확실성 정량화와 LLM 의사결정 통합 과정을 분리하여 효율성 증대.
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유추 추론을 활용하여 과거 경험으로부터 학습 및 새로운 상황 적용 가능.
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컨설팅 및 금융 분야와 같이 불확실성 하의 의사결정이 중요한 분야에 적용 가능성 제시.
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한계점:
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\textsc{DeFine} 프레임워크의 실제 성능 및 일반화 능력에 대한 실험적 검증 부족.
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다양한 유형의 불확실성과 복잡한 시나리오에 대한 \textsc{DeFine}의 적용 가능성 및 한계에 대한 추가 연구 필요.
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프레임워크의 모듈성에 대한 구체적인 설명과 각 모듈 간의 상호작용에 대한 자세한 분석 부족.
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특정 도메인(컨설팅, 금융)에 대한 편향성 존재 가능성 및 이에 대한 해결 방안 제시 부족.
