연구진은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크가 LLM(Large Language Model) 답변에 이념적 담론을 전달할 수 있음을 확인했어요.
COVID-19 치료 관련 1,117개 기사를 분석하여 3가지 이념적 담론을 식별하고, 이를 RAG의 외부 지식원으로 활용했어요.
다양한 LLM 모델이 이념적 질문에 답변할 때 샘플링 온도가 높을수록 이념적 담론 전달이 강해지는 것을 발견했으며, 적정 온도에서 가장 효과적이었어요.