본 연구는 LLM의 안정적인 성향을 정량적으로 분석하기 위한 Narrative Landscape 프레임워크를 제안합니다. 6개의 최첨단 모델과 3가지 유형의 지시사항을 활용하여 스토리텔링 제약 선택 작업을 수행했습니다.
모델 성향은 '일관성'과 '다양성'이라는 두 가지 차원으로 측정되며, '일관성'은 선택의 중복 정도를, '다양성'은 선택의 분산을 나타냅니다.
Narrative Landscape는 PCA 기반 시각화 도구로, 모델의 선택 프로필을 비교 가능한 공간에 매핑하여 모델 간의 차이를 명확하게 보여줍니다.