LLM 기반 응용 프로그램을 통한 지식 이전 향상: 예비 연구

초록: 대규모 언어 모델은 제품 개발에서 지식 이전을 개선할 수 있는 새로운 접근 방식을 제공하며, 진입 장벽이 낮습니다. LLM 기반 응용 프로그램을 통해 해결할 수 있는 지식 장벽을 문헌에서 식별한 후, 우리는 두 가지 GDPR 준수 LLM 응용 프로그램인 ChatGPT Enterprise와 Langdock을 분석하고, 두 응용 프로그램 모두에 대한 어시스턴트 및 챗봇과 Langdock의 프롬프트 라이브러리 및 LLM 기반 파일 검색과 같은 주요 기능을 검사합니다. 그런 다음 각 기능이 각 장벽을 완화할 잠재력을 평가합니다. 우리의 연구 결과는 어시스턴트와 챗봇이 많은 장벽을 넘어 폭넓은 지원을 제공하는 반면, 프롬프트 라이브러리 및 파일 검색은 특정 과제에 대해 보다 구체적인 해결책을 제공한다는 것을 보여줍니다. 여러 영향 요인과 급변하는 LLM 분야를 고려하여, 연구는 이론적 발견을 검증하기 위한 연구 의제를 제시합니다.