대규모 언어 모델의 효율적이고 책임감 있는 적응을 통한 강건한 Top-k 추천

대규모 언어 모델을 활용하여 데이터 희소성이 높은 사용자에 대한 추천 성능을 향상시키는 효율적이고 책임감 있는 프레임워크를 제안한다.