스토리 중심 데이터를 넘어 속성 기반 장르 확장을 통한 창의적 글쓰기의 확장

초록

대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고품질 창작 데이터는 여전히 스토리 중심 데이터가 지배적이며, 이로 인해 모델이 다양한 창작 형식의 구조적·기능적 관례를 따르는 능력이 제한된다. 본 연구는 스토리 생성 너머로 창작 데이터를 확장하기 위한 속성 기반 장르 확장 프레임워크를 제안한다. 주제적 폭과 장르 형식 제어를 분리함으로써, 본 프레임워크는 인간이 작성한 스토리 프롬프트를 다양한 창작 시드로 활용하는 동시에, 수작업으로 선별된 장르 속성을 사용하여 고유한 구조적·문체적·서식적 관례를 강제한다. 이를 결합하여 강력한 LLM에 장르 충실성 높은 질의-응답 쌍을 생성하도록 프롬프트하고, 이후 품질 필터링을 수행한다. 본 프레임워크를 적용하여 스토리, 랩, 가사, 각본, 게임 디자인, 캐릭터 디자인 및 기타 창작 형식을 아우르는 13개 창작 장르에 걸친 50K 규모의 예시 말뭉치인 멀티 장르 컬렉션(Multi-Genre Collection)을 구축하였다. 분포 외 쓰기 벤치마크와 보류된 장르 진단 실험 결과, 본 데이터로 미세 조정된 모델은 기본 모델과 쓰기 특화 기준 모델뿐만 아니라 기존 쓰기 말뭉치로 학습된 모델까지도 지속적으로 능가하는 것으로 나타났다. 장르 수 절제 실험은 스토리 중심 확장만으로는 충분하지 않으며, 통제된 장르 확장이 견고한 창작 능력의 핵심 동인임을 추가로 시사한다.

English

High-quality creative writing data for large language models (LLMs) remains dominated by story-centric data, limiting models' ability to follow the structural and functional conventions of diverse creative formats. We propose an attribute-guided genre expansion framework for scaling creative writing data beyond story generation. By separating thematic breadth from genre-form control, our framework leverages human-authored story prompts as diverse creative seeds, while utilizing manually curated genre attributes to enforce distinct structural, stylistic, and formatting conventions. We combine these to prompt strong LLMs for genre-faithful query-response pairs, which are then quality-filtered. Applying this framework, we construct the Multi-Genre Collection, a 50K-example corpus spanning 13 creative genres, including story, rap, lyrics, scripts, game design, character design, and other creative formats. Experiments across out-of-distribution writing benchmarks and held-out genre diagnostics demonstrate that models fine-tuned on our data consistently surpass not only base models and writing-specialized baselines, but also models trained on existing writing corpora. Genre-count ablations further indicate that controlled genre expansion, rather than story-centric scaling alone, is a key driver of robust creative writing capability.