LLM 기반 인스턴스 모델 생성: 새로운 시대의 모델링 패러다임

본 연구는 LLM을 이용하여 XMI 기반 인스턴스 모델을 자동 생성하는 새로운 방법을 제시합니다. 두 단계 접근 방식을 통해 LLM의 한계를 극복하고, 오픈소스 모델인 Llama 3.1 70B가 유료 모델과 유사한 성능을 보여줌으로써 모델 생성 분야의 패러다임 변화를 예고합니다.

모델 기반 엔지니어링 분야에서 모델 생성은 시스템 설계 및 분석에 필수적입니다. 하지만 기존의 수동 모델 생성 방식은 전문적인 모델링 지식과 해당 시스템에 대한 깊이 있는 도메인 지식을 필요로 하는 어려운 작업이었습니다.

하지만 최근 생성형 AI의 급속한 발전과 함께 거대 언어 모델(LLM) 이 모델 생성 자동화의 가능성을 열었습니다. 판 풍쥔제(Fengjunjie Pan) 박사를 비롯한 연구팀은 LLM을 활용하여 XMI 기반 인스턴스 모델을 Ecore 메타모델과 자연어 명세서로부터 생성하는 획기적인 연구를 발표했습니다.

연구팀은 기존 LLM이 유효한 XMI 모델을 직접 생성하는 데 어려움을 겪는다는 점을 발견하고, 두 단계 접근 방식을 제안했습니다. 먼저 LLM을 사용하여 필요한 모든 인스턴스 모델 정보를 포함하는 단순화된 구조적 출력(개념적 인스턴스 모델)을 생성하고, 그 다음 이 중간 표현을 유효한 XMI 파일로 컴파일하는 것입니다. 이 개념적 인스턴스 모델은 형식에 독립적이므로 다양한 컴파일러를 통해 여러 모델링 형식으로 변환될 수 있습니다.

연구팀은 GPT-4o, o1-preview, Llama 3.1 (8B 및 70B)을 포함한 여러 LLM을 사용하여 제안된 방법의 실현 가능성을 입증했습니다. 결과는 제안된 방법이 LLM의 인스턴스 모델 생성 작업에 대한 사용성을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 특히 주목할 만한 점은, 소규모 오픈소스 모델인 Llama 3.1 70B가 제안된 프레임워크 내에서 독점적인 GPT 모델과 비교할 만한 성능을 보였다는 점입니다. 이는 오픈소스 LLM의 경쟁력을 보여주는 중요한 결과입니다.

이 연구는 LLM을 이용한 모델 생성 자동화의 실현 가능성을 명확히 보여주는 동시에, 오픈소스 모델의 발전 가능성을 제시하는 혁신적인 연구로 평가될 수 있습니다. 향후 모델 기반 엔지니어링 분야의 패러다임 변화를 가져올 가능성이 매우 높습니다. 앞으로 LLM을 활용한 모델 생성 기술의 발전을 통해 엔지니어링 분야의 생산성 향상과 새로운 혁신이 기대됩니다.