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Development of a platform for assisting literary creation through LLM Fine-Tuning

LLM 파인튜닝을 통한 문학 창작 조력 플랫폼 개발

  • Seojun Lee (Dept. of Computer Science, Sun-Moon University) ;
  • Seungwoo Lee (Dept. of Computer Science, Sun-Moon University) ;
  • Yuig Gweon (Dept. of Computer Science, Sun-Moon University) ;
  • Hojin Ryu (Dept. of Computer Science, Sun-Moon University) ;
  • Hanul Kim (Dept. of Computer Science, Sun-Moon University) ;
  • Hoon Ko (Dept. of Computer Science, Sun-Moon University)
  • 이서준 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 이승우 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 권유익 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 유호진 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 김한울 (선문대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 고훈 (선문대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2025.05.29

Abstract

본 연구는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 한국 문학 작품에 특화된 형태로 파인튜닝하여 작가들의 창작 과정을 지원하는 플랫폼 개발에 관한 것이다. 기존 문학 창작 도구들이 단순 문법 교정이나 표현 제안에 그쳤다면, 본 연구에서 개발한 플랫폼은 작가의 개성과 스타일을 학습하여 맞춤형 창작 지원을 제공한다. 한국 현대 문학 작품 데이터셋을 기반으로 학습된 모델은 작가의 문체 분석, 플롯 구성 제안, 캐릭터 발전 방향 제시 등 창작의 전체 과정에서 실질적인 도움이 될 것으로 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2025년도 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 'SW중심대학지원사업의 연구 결과로 수행되었습니다 (2024-0-00023)

References

  1. Melany Macias, Finetuning and Improving Prediction Results of LLMs Using Synthetic Data
  2. 강태욱, BIM 기반 LLM 모델 개발을위한 학습데이터 처리와 파인튜닝 프로세스 개발, 한국산학기술학회, 제25권 제11호
  3. 김시헌, 안태원, 이승범, 곽윤석, 정다연, 박정수, 이한용, 대규모 언어 모델의 최적화: 파인튜닝방법론 비교, 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회및 대학생논문경진대회, Proceedings of KIIT Conference, 2024.05
  4. Bryce, Eddie, 딥 러닝 파이토치교과서-입문부터파인튜닝까지, 위키독스, 2025
  5. Bryce, Eddie, 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문, 위키독스, 2025