[논문리뷰] LLMs4All: A Review on Large Language Models for Research and Applications in Academic Disciplines

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저자: Yanfang (Fanny) Ye, Zheyuan Zhang, Tianyi Ma, et al. (교신저자: Yanfang (Fanny) Ye, Brett Savoie, Daniel Slate, Nitesh Chawla)

핵심 연구 목표

이 논문은 최첨단 거대 언어 모델(LLM) 과 이들이 다양한 학문 분야(인문학, 법률, 경제, 경영, 과학, 공학)에 통합되는 현황을 종합적으로 검토하는 것을 목표로 합니다. LLM이 각 분야의 연구 워크플로우와 전문 실무를 어떻게 재구성하고 있는지 평가하고, 주요 한계점, 미해결 과제, 그리고 생성형 AI 시대의 미래 방향을 제시하고자 합니다.

핵심 방법론

이 연구는 GPT-series, Claude 3, Gemini 2, DeepSeek 등 최신 LLM 모델군 의 설계 및 기능을 비교 분석합니다. 평가 방법론으로는 MMLU, HumanEval, LegalBench, FinBen 등의 핵심 벤치마크와 자동 및 인간 기반 평가, LLM-as-a-judge 기법을 검토합니다. 각 학문 분야별로 LLM 활용 사례를 분류 하고, 공통적인 기회와 한계를 도출하여 학제 간 통합 프레임워크 를 제안합니다.

주요 결과

LLM은 언어 관련 작업에서 뛰어난 성능을 보이며 (예: 오픈 도메인 질의응답, 번역), DeepSeek R1 은 MMLU 90.8% , MATH 97.3% 를 달성했습니다. Claude 3.7 Sonnet 은 논리적 추론 및 구조화된 작업에서 우수함을 보였으나, 단일 LLM이 모든 작업을 지배하지 못하며 작업별 모델 선택의 중요성 이 강조됩니다. 사실 환각(hallucination) , 시간적 추론의 한계, 편향 증폭 등의 공통적인 문제가 여전히 존재합니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI/ML 실무자는 LLM을 활용하여 문서 분석, 콘텐츠 생성 과 같은 반복적인 작업을 자동화하고 새로운 연구 방법론 (예: 역사 시뮬레이션, 에이전트 기반 경제 모델링)을 탐색할 수 있습니다. 하지만 도메인 특화된 미세 조정 , 검색 증강 생성(RAG) , 그리고 인간 참여형 감독 을 통해 모델의 신뢰성과 윤리적 배포를 확보하는 것이 중요합니다. 모델의 한계 를 이해하고 사용 사례에 맞춰 신중하게 모델을 선택 하는 것이 성공적인 LLM 통합의 핵심입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.