연구진은 LLM의 높은 온도 샘플링이 다양성을 높이지만, 유해한 프롬프트에 대한 거부 반응을 약화시킨다는 문제를 확인했어요. 거부 게이티드 디코딩이라는 새로운 방식을 제안하여, 모델의 거부 행동을 유지하면서도 높은 온도 샘플링의 장점을 살렸어요. 벤치마크 테스트 결과, 안전한 프롬프트에 대한 모델의 높은 온도 반응을 유지하면서도 거부 행동의 91~99%를 보존하는 효과를 확인했어요.