현대 자연어 처리에서 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 빠질 수 없는 요소가 되었습니다. 그러나 이전 연구에서는 소수 영어 방언에 대한 LLM의 성능이 저하되는 것을 보여주었습니다. 이 연구에서는 “표준” 미국 영어 언어 질문을 “표준이 아닌” 방언적 변형으로 분류할 때 객관식 질문 응답 작업에서 최대 20%의 정확도 감소가 나타났습니다. 또한, “표준이 아닌” 영어 질문의 성능 저하에 대한 문법적 근거를 조사했습니다. 개별적인 문법 규칙이 성능에 다양한 영향을 미치지만, 일부 규칙은 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

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