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그림 3. 배터리 문헌의 과학적 지식 통합에 LLM을 적용하기 위한 개발 파이프라인
모델 계층의 첫 번째 전략과 관련하여, 전문가 LLM은 생물학, 38 화학, 15 재료 과학 39 , 40 등의 분야에서 특히 정보 추출 및 도메인별 질의응답과 같은 작업에서 인상적인 성능을 보여주었습니다. 배터리 분야에서는 최근 연구자들이 과학 논문에서 양극, 음극 및 전해질 재료에 대한 핵심 정보를 추출하도록 설계된 BatteryBERT와 같은 전문가 LLM 모델을 개발했습니다. 41 또한 광범위한 문헌에서 제조 관련 데이터를 추출하기 위한 다른 전문가 LLM도 제안되었습니다. 42 그러나 전문가 LLM 개발에는 상당한 어려움이 있습니다. 대규모의 고품질 도메인별 주석이 달린 코퍼스에 대한 접근뿐만 아니라 모델 학습 및 미세 조정을 위한 상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 이러한 자원 집약적인 요구 사항으로 인해 전문가 LLM 개발은 복잡하고 비용이 많이 들며, 단기적으로 광범위한 도입을 제한할 가능성이 있습니다.
모델 계층의 두 번째 전략인 프롬프트 엔지니어링은 일반적으로 다중 턴 질의응답 방식을 활용하여 범용 LLM이 신중하게 설계된 일련의 프롬프트를 통해 점진적으로 이해를 구축할 수 있도록 합니다.

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