本文提出了一种低秩偏好建模框架，以应对大型语言模型个性化挑战，提升模型适应性和用户体验。研究表明，该方法在多个数据集上对未见用户具有更好的泛化能力和偏好预测准确性。

LoRe: Achieving Personalization of Large Language Models through Low-Rank Reward Modeling
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