본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용에서 시스템 메시지의 중요성을 강조하며, 기존의 지도 학습 미세 조정 데이터셋에 시스템 메시지를 생성하는 파이프라인인 SysGen을 제안합니다. SysGen은 사용자 지시사항과 어시스턴트 응답의 일치성을 향상시키며, 오픈소스 모델을 SysGen 데이터로 학습시킨 결과 Single-turn(Multifacet) 및 Multi-turn(SysBench) 대화 벤치마크에서 상당한 성능 향상을 보였습니다. 특히 짧은 대화에서 성능 향상이 두드러졌으며, 다양하고 구조화된 시스템 메시지가 다양한 사용자 시나리오에서 LLM 적응성을 향상시키는 데 중요함을 보여줍니다.
