본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 개선에 있어 인간의 선호도가 중요한 역할을 한다는 점을 바탕으로, 개인화된 선호도와 사회적 형평성에 초점을 맞춘 합성 데이터셋 Fair-PP를 제시합니다. Fair-PP는 실제 사회 조사 데이터를 기반으로 28개의 사회 집단, 98개의 형평성 주제, 5개의 개인 선호도 차원을 포함하는 238,623개의 선호도 기록으로 구성됩니다. GPT-4o-mini를 활용한 역할극 기반의 자동화된 프레임워크를 통해 생성되었으며, 기존 주요 LLM들의 개인 선호도 공간 내 위치 분석 및 개인 선호도 정렬을 위한 샘플 재가중치 부여 방법 또한 제시합니다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 기준보다 성능이 우수함을 보여줍니다.
