소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

- 기존의 Mind Speller 기술은 주로 영어 기반으로 개발되어 왔음.

- 하지만 한국어 Mind Speller를 이용할 경우 초성, 중성, 종성 등 복잡한 문자 구조로 인해 입력 방식이 더 까다로움

- 이에 본 프로젝트에서는 LLM(Large Language Model) 기술을 활용하여 이러한 한계를 극복하고자 함.

목표 및 내용

목표

- 본 프로젝트의 목표는 LLM(Large Language Model) 기술을 활용하여 한국어 문장 구조를 반영한 의사소통 지원 시스템을 개발하는 것

내용

- 한국어 문장 형식(S-O-V) 및 카테고리별 대화 내용 학습을 통한 LLM 파인튜닝

- 사용자 입력 카테고리, 단어 기반 한국어 문장 생성 LLM 모델 개발

• 수행결과

• 1. 카테고리별 대화 내용 학습을 통한 LLM 파인튜닝 수행

  - 다양한 대화 상황 데이터를 활용하여 LLM 모델을 파인튜닝

  2. 사용자 입력 카테고리와 단어 기반 한국어 문장 생성 LLM 모델 개발

  - 사용자가 입력한 대화 카테고리와 단어 정보를 활용

  - LLM을 통해 상황에 맞는 자연스러운 한국어 문장 생성