본 논문에서는 다양한 품질 측면에서 콘텐츠를 평가하는 데 효과적인 '다면적 반사실적 학습(MOLE)' 프레임워크를 제안하고, 대규모 언어 모델을 활용하여 반사실적 콘텐츠를 생성하여 다양한 품질 측면을 학습하고, 더 나아가 인간의 판단과 더욱 일치하는 평가 결과를 도출합니다.
