LLM 슬라이드 생성 품질 비교 분석: 팔란티어 리서치를 중심으로

이번 분석 보고서는 인공지능이 복잡한 기술 주제를 어떻게 문서화하는지 그 과정을 심층적으로 파헤칩니다. Genspark의 슬라이드 작성 능력이 예상보다 뛰어나다는 점에 주목하며, 팔란티어의 온톨로지 플랫폼이라는 난해한 주제를 다룬 LLM(Gemini, ChatGPT, Genspark)의 워드 문서와 슬라이드 문서의 품질을 비교했습니다.

이 글을 통해 LLM이 단순히 정보를 나열하는 것을 넘어, 사용자의 의도와 목적에 따라 내용을 어떻게 구조화하고, 핵심을 추출하며, 시각적으로 표현하는지 그 차이를 명확하게 이해할 수 있습니다. 각 LLM의 강점과 약점을 파악하고, 어떤 상황에서 어떤 LLM이 더 효과적인지 실질적인 가이드라인을 제시합니다.

리서치 방법론 소개

본 분석은 두 단계로 진행되었습니다.

1. 원문 보고서 생성: 먼저, 팔란티어 온톨로지 플랫폼의 경쟁력에 대한 심층 분석을 요청하는 단일 프롬프트를 세 가지 LLM(Gemini, ChatGPT, Genspark)에 각각 입력하여 세 종류의 워드/PDF 보고서를 생성했습니다.
2. 슬라이드 및 비교 분석: 다음으로, Gemini와 ChatGPT가 생성한 워드 문서를 Genspark에 입력하여 강의용 슬라이드를 제작했습니다. 최종적으로, 이렇게 생성된 워드 보고서 3종과 슬라이드 2종을 상호 비교하며 각 LLM의 문서 생성 품질을 평가했습니다.