제한된 온디바이스 리소스에서 사용자 생성 데이터를 활용하여 대규모 언어 모델을 개인화하는 방법을 제안한다. 이를 위해 데이터 선택 및 합성 기술을 활용하여 모델 성능과 학습 속도를 향상시킨다.
적응형 자기지도 학습 전략(ASLS)은 대규모 언어 모델을 개인화하여 사용자 선호도에 맞춘 응답을 생성할 수 있다.
