Bài báo này nghiên cứu việc dự đoán hành vi bỏ phiếu của các Nghị sĩ Nghị viện Châu Âu (MEP) bằng cách tận dụng sự thiên vị chính trị của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Do các LLM có xu hướng thiên tả, tự do, chúng tôi đã sử dụng kỹ thuật gợi ý cá nhân với thông tin hạn chế để dự đoán quyết định bỏ phiếu của từng MEP và lập trường chính sách của các nhóm châu Âu. Chúng tôi đã đánh giá độ tin cậy của các dự đoán bằng cách sử dụng nhiều gợi ý cá nhân và phương pháp tạo ra cá nhân khác nhau, và nhận thấy rằng mô hình mô phỏng hành vi bỏ phiếu của các MEP khá tốt, với điểm F1 có trọng số khoảng 0,793. Bộ dữ liệu cá nhân chính trị gia và mã được sử dụng đều được công khai.
