PLUS(Preference Learning Using Summarization)는 LLM AI 어시스턴트의 개인화된 응답을 위해 개발된 새로운 프레임워크입니다. RLHF(reinforcement learning from human feedback)의 한계를 극복하고, 각 사용자의 선호도, 특성, 과거 대화를 요약하여 사용자별 맞춤형 응답을 생성합니다. PLUS는 사용자 요약 모델과 보상 모델을 동시에 학습하는 온라인 공동 적응 루프를 통해 작동하며, 새로운 사용자와 대화 주제에 대한 강력한 성능, GPT-4와 같은 모델의 제로샷 개인화, 유연한 사용자 컨텍스트 학습, 해석 가능한 사용자 표현을 제공합니다.
