대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 최근에 다양한 작업에 사용되는 핵심 기술이 되었다. 그러나 이 모델들의 효과는 사용자의 선호도와 행동에 맞춤 응답하는 능력에 제약을 받는다. LLM 개인화에 대한 이전 연구는 주로 스타일 전이나 사용자에 대한 소형 사실들을 통합하는 데 중점을 두었으며, 지식 주입은 여전히 열린 과제로 남아 있다. 본 논문에서는 이전 대화의 지식을 LLM에 주입하여 미래 작업을 더 나아가기 위한 가능성을 탐구한다.

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