본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 담화 입자를 얼마나 잘 처리하는지 평가하기 위해 구어체 말레이어 벤치마크인 MalayPrag을 제안합니다. 연구팀은 담화 입자의 기능적 의미를 해석하기 위한 5가지 속성을 제시하고, 이를 바탕으로 10개의 LLM을 평가했습니다. 실험 결과, 현재 LLM은 담화 입자와 기능 간의 정확한 연결에 어려움을 겪으며, 5가지 속성 제공 시 성능이 향상되는 것으로 나타났습니다.