접근성을 높이기 위한 LLM 연구 동향 및 통찰 탐색

대형 언어 모델(LLM) 분야는 빠른 발전을 보였으며, 최근 많은 설문지가 발표되었습니다. 이 기술 보고서는 LLM에 대한 최근 설문 연구의 탐색 및 분석을 제공합니다. LLM이 점점 더 많은 관심을 받고 있는 만큼, 초보자들은 이 분야의 발전을 이해하기 위해 주로 설문지에 의존하고 있습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 발표된 방대한 수의 설문지는 신규 사용자에게 도전 과제가 됩니다. 더 접근하기 쉬운 학습을 촉진하는 것을 목표로 하여, 이 연구는 이러한 설문지의 통계를 조사합니다. 보고서는 분류체계, 발표일, 카테고리와 같은 주요 메타데이터 요소의 데이터 탐색, 조작, 시각화 및 평가를 포함합니다. 데이터 세트를 사전 처리하기 위해 다양한 기법이 사용되며, 머신 러닝 기법이 데이터 분석에 적용되어 데이터 세트에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 마지막으로 로지스틱 회귀 분류 모델을 사용하여 분류체계 기반의 설문지를 분류합니다. 연구의 목표는 LLM 연구의 어떤 분야가 강조되었는지, 출판 동향이 어떻게 발전했는지, 설문지 내용이 어떻게 구성되어 있는지를 통찰하는 것입니다.