본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 구조적 생성 과정에서 스키마 키의 표현 방식이 모델 성능에 미치는 영향을 분석합니다.
연구 결과, 스키마 키의 워딩 변경은 프롬프트나 모델 파라미터를 수정하지 않고도 모델의 성능을 크게 변화시킬 수 있으며, 이를 구조적 생성 문제를 다중 채널 명령어 문제로 재해석합니다.
다양한 수학적 추론 벤치마크 실험을 통해 Qwen 모델은 스키마 레벨의 명령어에 긍정적이며, LLaMA 모델은 프롬프트 레벨의 지침에 더 의존하는 경향을 보였습니다.