원문정보
초록
영어
This study examined the advancements and educational utilization trends of large language models (LLM), and based on this, proposed educational application strategies. Currently, LLMs, such as GPT, are being commercialized and used, and sLLM optimized for specific data is also continuously being researched and developed. The potential and limitations of using these artificial intelligence technologies in education are being analyzed in related studies. In this research, we proposed the development of educational LLM guidelines and optimization strategies for sLLM. Through these efforts, we anticipate that LLM can be applied more effectively in education.
한국어
본 연구에서는 대규모 언어 모델의 발전 및 교육적 활용 동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 교육적 활용 방안을 제시 하였다. 현재 대규모 언어 모델은 GPT 등의 모델이 상용화되어 사용되고 있으며, 특정 데이터에 최적화된 sLLM도 지속적으로 연구 개발되고 있다. 이러한 인공지능 기술을 교육적으로 활용하는 연구에서 그 가능성과 한계점 분석이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 대규모 언어 모델을 교육적으로 활용하기 위한 방안으로 교육용 LLM 가이드 라인 개발과 sLLM 최적화 방안을 제시하였다. 이를 통해 교육에 보다 효과적으로 LLM을 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. 딥러닝 기반 대규모 언어 모델(LLM) 발전 동향
2.2. GPT 발전 동향 분석
2.3. sLLM 발전 동향 분석
3. LLM의 교육적 활용 동향 분석
4. LLM의 교육적 활용 방안
4.1. 교육용 LLM 사용을 위한 가이드라인 개발
4.2. 교육용 sLLM 개발
5. 결론 및 제언
참고문헌
