연구에 따르면 사용자가 동일한 LLM을 사용하더라도 모델에 대한 사전 정보에 따라 평가가 크게 달라집니다. 모델 능력에 대한 과장/축소된 정보는 사용자의 프롬프트 방식에 영향을 미치지만, 실제 작업 성능에는 차이가 없습니다. 사용자 평가는 모델의 실제 능력보다 기대치 충족 여부와 사용자의 자신감 수준에 더 큰 영향을 받습니다.