Paper Linkhttps://arxiv.org/pdf/2502.11528Executive Summary본 논문은 개인화된 대규모 언어모델(Personalized Large Language Models, PLLMs)의 최신 기술 발전과 미래 연구 방향에 대한 포괄적 분석을 제시합니다. 일반적인 LLM은 광범위한 지식과 다중 도메인 추론에서 우수한 성능을 보이지만, 사용자별 개인화가 부족하여 개별 사용자의 감정, 작성 스타일, 선호도를 이해하는 데 한계가 있습니다.핵심 발견사항:PLLMs는 사용자 프로필, 대화 기록, 콘텐츠, 상호작용 데이터를 활용하여 개인 맞춤형 응답을 생성합니다3단계 기술 분류체계: 개인화된 프롬프팅(입력 레벨), 개인화된 적응(모델 레벨), 개인화된 정렬(목표 레벨)활용 분야: 대..