본 논문은 인간의 다회차 상호작용에서 언어를 적응시키고 임시적인 관습을 형성하며 효율성을 높이는 능력에 주목합니다. 기존의 대규모 언어 모델(LLMs)은 이러한 능력을 자연스럽게 보이지 않는다는 점을 지적하며, 임시 관습 형성의 증거를 바탕으로 LLMs를 특정 목적으로 미세 조정하는 후속 학습 과정을 개발했습니다. 인간의 관습 형성 경향을 일관되게 유도하는 인지적으로 동기 부여된 상호 작용 벤치마크와 실제 관습 형성 행동을 반영하는 새로운 문서 기반 참조 완성 작업이라는 두 가지 새로운 벤치마크를 통해 후속 학습된 LLMs의 관습 형성 능력이 크게 향상되었음을 보여줍니다.
