본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능에 있어 분류 작업 옵션의 최적 형식이라는 중요한 측면을 조사합니다. 광범위한 실험 연구를 통해, 모델 성능에 미치는 영향을 파악하기 위해 글머리 기호와 일반 영어의 두 가지 선택 형식을 비교했습니다. 연구 결과, 몇 가지 예외가 있긴 하지만 일반적으로 글머리 기호를 통해 옵션을 제시하는 것이 더 나은 결과를 가져온다는 것을 보여줍니다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 옵션 형식에 대한 지속적인 탐구가 필요함을 강조합니다.
