희원님 답변 감사합니다. 희원님께서 첫 줄에 언급해 주신 방식은 코드 공유 해 주신 분이 그렇게 텍스트 전처리를 하셔서 그 방식 그대로 사용을 했습니다(물론 이것도 제 코드에서는 0.5를 뱉어내더군요...ㅎㅎ). 공유된 모델에 위 전처리 방식 대신 first_party를 plaintiff(원고)로, second_party를 defendant(피고)로 치환한 텍스트를 넣어도 보고, first_party, second_party 사이에 쉼표 대신 [SEP] 토큰을 넣어도 보고, token id를 통해 구분을 줘 보기도 했으나 위 방식을 제외하고는 모두 0.5로 나오더라고요... 내일 제출 횟수 초기화되면 마지막으로 시도해보고 그래도 안되면 제안해 주신 바와 같이 ML 방식도 적용해보도록 하겠습니다. 바쁜 시간 쪼개서 도움 주셔서 감사합니다!

넵 😄

답변 달아주셔서 감사합니다. 저는 혹시 test의 실제 값이 하나의 값으로만 되어있는게 아닐까 하는 생각이 들어 DHugoKim님과 같은 시도를 해보려고 했는데, 말씀해주신 바에 따르면 그것도 아닌가보네요...