대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 텍스트 입력에 대한 이해 능력을 갖추고 있지만, 음성 입력에 대한 성능은 상대적으로 떨어집니다. 이를 ‘텍스트-음성 이해 간격’으로 정의하며, 이를 줄이기 위해 다양한 접근 방식이 연구되고 있습니다. 최근 접근 방식 중 하나는 텍스트 말뭉치의 대규모 음성 합성에 의존하는 것인데, 이는 비용이 많이 들고 많은 의존성이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 더 효율적이고 혁신적인 방법이 필요하며, 이를 향한 연구가 이어지고 있습니다.

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