본 논문은 최적 의사결정을 위해 다양한 분야에서 널리 사용되는 최적화 모델링의 자동화를 목표로, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 최근 연구 동향을 종합적으로 검토합니다. 데이터 합성 및 기본 모델의 미세 조정, 추론 프레임워크, 벤치마크 데이터셋, 성능 평가를 포함한 전체 기술 스택을 다룹니다. 특히, 기존 벤치마크 데이터셋의 높은 오류율을 분석하고, 데이터셋을 정제하여 공정한 성능 평가를 위한 새로운 리더보드를 구축하고, 정제된 데이터셋, 코드 및 논문 저장소를 통합한 온라인 포털을 구축했습니다. 마지막으로, 현재 방법론의 한계를 제시하고 향후 연구 방향을 제시합니다.
