LLM 편집 기법이 다른 NLP 작업에도 효과적으로 적용될 수 있는 이유는 LLM의 뛰어난 생성 능력과 작은 모델의 세밀한 분포 이해를 결합함으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있기 때문입니다. LLM은 방대한 사전 학습 코퍼스와 지시 튜닝을 통해 다양한 작업에서 높은 성능을 보입니다. 작은 모델은 학습 데이터셋을 통해 facet 분포를 파악하고 중간 결과를 생성함으로써 LLM이 더 정확한 facet을 생성할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 LLM 편집은 다른 NLP 작업에서도 성능을 향상시킬 수 있는 강력한 기법으로 작용합니다.