본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에 페르소나를 주입하여 인간 프로필을 시뮬레이션하는 연구의 발전을 다룹니다. 기존의 단순한 페르소나의 한계를 극복하기 위해, DEEPPERSONA라는 두 단계의 분류 기반 생성 엔진을 제안합니다. 먼저, 수천 개의 실제 사용자-ChatGPT 대화에서 추출한 수백 개의 계층적으로 구성된 속성으로 구성된 방대한 인간 속성 분류를 구축합니다. 다음으로, 이 분류에서 속성을 점진적으로 샘플링하여, 평균적으로 수백 개의 구조화된 속성과 약 1MB의 서술적 텍스트를 포함하는 일관성 있고 현실적인 페르소나를 조건부로 생성합니다.
