제약된 텍스트 생성 능력의 한계가 LLM의 근본적인 구조적 문제에서 비롯된 것인지, 아니면 훈련 데이터의 부족으로 인한 것인지는 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
구조적 문제: LLM의 구조적 한계로 인해 제약된 텍스트 생성 능력이 제한될 수 있습니다. 예를 들어, 모델의 복잡성이나 학습 알고리즘의 한계로 인해 특정 제약을 충족시키는 것이 어려울 수 있습니다.
훈련 데이터 부족: 제약된 텍스트 생성을 위한 충분한 다양성과 양의 훈련 데이터가 부족할 경우, 모델이 제약을 충족시키는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 훈련 데이터의 부족으로 인해 모델이 제약을 이해하고 적절히 대응하는 능력이 제한될 수 있습니다.
따라서, 제약된 텍스트 생성 능력의 한계는 LLM의 구조적 문제와 훈련 데이터의 부족으로 인한 요인이 복합적으로 작용할 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 구조적인 측면과 데이터 측면을 모두 고려해야 합니다.