연구진은 다국어 환경에서 도덕적 의사 결정을 위한 새로운 프레임워크 MET를 제안했어요. MET는 문화적 맥락을 고려한 다국어 벤치마크 MCLASH를 활용하고, 심리학 및 철학 이론에 기반한 프롬프팅 방법을 사용해요.
MET는 상황과 문화에 맞는 근거를 선택한 후 사용자의 모국어로 추론하는 2단계 프롬프팅 방식으로, Qwen3-4B, Qwen3-8B, Gemma3-4B 모델에서 평균 3.71 포인트의 성능 향상을 보였어요.
MET-D는 외부 감독 없이 자체 증류 학습 단계를 거쳐 성능을 향상시키며, 문화별로 다른 유용한 근거를 활용하여 원어 추론 능력을 평균 62.13 포인트 향상시켰어요.