시는 오랫동안 아랍 화자들에게 중심적인 예술 형식으로 자리 잡았으며, 강력한 표현 매체이자 문화적 정체성의 역할을 해왔습니다. 현대 아랍 화자들은 여전히 시를 소중히 여기지만, 대형 언어 모델 (LLMs) 내의 아랍어 시에 대한 기존 연구는 해석이나 메타데이터 예측 (예: 운율 체계 및 제목) 과 같은 분석 작업에 주로 초점을 맞추고 있습니다. 반면,我们的工作은 사용자가 시를 쓰도록 돕기 위해 제어 가능한 생성 기능을 도입함으로써 아랍어 시 창작의 실용적인 측면을 다룹니다. 구체적으로, 우리는 현대 표준 아랍어 (MSA) 와 다양한 아랍어 방언에서 대규모로 신중하게 선별된 지시문 기반 데이터셋을 제시합니다. 이 데이터셋은 스타일과 운율 등 미리 정의된 기준에 따라 시를 작성, 수정 및 이어가는 작업뿐만 아니라 시 분석 수행도 가능하게 합니다. 우리의 실험 결과, 해당 데이터셋으로 LLM 을 미세 조정 (fine-tuning) 하면 자동화된 지표와 모국어 아랍 화자를 대상으로 한 인간 평가 모두에서 사용자 요구사항과 일치하는 시를 효과적으로 생성할 수 있는 모델을 얻을 수 있음을 보여주었습니다. 데이터와 코드는 https://github.com/mbzuai-nlp/instructpoet-ar 에서 이용 가능합니다.