연구팀은 LLM의 획일적인 거부 문제를 해결하기 위해 LANCE라는 새로운 방법을 제안했습니다. LANCE는 변분 추론을 사용하여 거부 카테고리에 대한 연속적인 분포를 예측하여 미세 조정 모델을 훈련합니다. LANCE는 유해한 요소를 중화하여 안전한 응답을 생성하면서 획일적인 거부를 피하고 인간과 LLM 간의 자연스러움을 보존합니다. 실험 결과, LANCE는 기존 모델보다 유용성과 응답의 자연스러움에서 뛰어난 성능을 보였습니다.