Fints: Efficient Inference-Time Personalization for LLMs with Fine-Grained Instance-Tailored Steering
作者: Kounianhua Du, Jianxing Liu, Kangning Zhang, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Jiarui Jin, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang
分类: cs.AI
发布日期: 2025-10-31
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
Fints：通过细粒度实例定制引导，实现LLM的高效推理时个性化
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 个性化 推理时优化 参数高效微调 实例定制 注意力机制 数据稀疏性
📋 核心要点
- 现有LLM个性化方法在处理动态用户模式和数据稀疏性方面存在不足，适应性和数据效率较低。
- Fints通过动态生成样本级别的干扰向量并注入模型前向传递，实现细粒度的实例定制引导。
- 实验表明，Fints在快速变化的环境中显著提升了个性化性能，并保持了跨不同交互模式的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的快速发展，加剧了对有效个性化技术的需求，这些技术可以将模型行为调整为适应个人用户偏好。尽管非参数方法利用了LLM的上下文学习能力，但最近的参数化自适应方法，包括个性化的参数高效微调和奖励建模，也开始涌现。然而，由于适应性和数据效率低，这些方法在处理动态用户模式和高数据稀疏性场景时面临局限性。为了应对这些挑战，我们提出了一个细粒度的实例定制引导框架，该框架从用户数据中动态生成样本级别的干扰向量，并将它们注入到模型的前向传递中，以进行个性化自适应。我们的方法引入了两项关键技术创新：一个细粒度的引导组件，通过钩取来自注意力层和MLP层的激活来捕获细微的信号；以及一个输入感知聚合模块，将这些信号合成为上下文相关的增强。该方法展示了高度的灵活性和数据效率，擅长于快速变化的分布和高数据稀疏性场景。此外，所提出的方法与现有方法正交，并作为与不同个性化技术兼容的插件组件运行。跨多种场景（包括短到长文本生成和Web函数调用）的广泛实验验证了我们方法的有效性和兼容性。结果表明，我们的方法在快速变化的环境中显著提高了个性化性能，同时保持了跨不同交互模式和上下文长度的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）个性化中，现有方法难以适应动态用户行为和高数据稀疏性的问题。现有的参数高效微调和奖励建模等方法，在快速变化的用户偏好和少量用户数据的情况下，难以实现有效的个性化。
核心思路：核心思路是利用用户数据动态生成样本级别的干扰向量，并将这些向量注入到LLM的前向传播过程中，从而在推理时对模型行为进行个性化引导。这种方法旨在提高模型的适应性和数据效率，使其能够更好地捕捉用户细微的偏好变化。
技术框架：Fints框架包含两个主要模块：细粒度引导组件和输入感知聚合模块。细粒度引导组件通过钩取LLM中注意力层和MLP层的激活值，捕获用户数据的细微信号。输入感知聚合模块则将这些信号合成为上下文相关的增强向量，用于指导模型的输出。
关键创新：关键创新在于细粒度的实例定制引导机制。与传统的全局或粗粒度的个性化方法不同，Fints能够针对每个输入样本动态生成个性化的引导向量，从而实现更精细的个性化控制。此外，Fints作为一个插件组件，可以与现有的个性化技术相结合，具有良好的兼容性。
关键设计：细粒度引导组件通过在LLM的多个层（包括注意力层和MLP层）插入hook函数，提取激活值。这些激活值经过处理后，被输入到输入感知聚合模块中。聚合模块使用注意力机制，根据输入上下文对不同层的激活值进行加权聚合，生成最终的引导向量。引导向量被添加到模型的激活值中，从而影响模型的输出。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Fints在短到长文本生成和Web函数调用等多个任务上，显著提升了个性化性能。例如，在快速变化的环境中，Fints能够比现有方法更好地适应用户偏好，并保持了在不同交互模式和上下文长度下的鲁棒性。具体性能提升数据未知，但论文强调了其在快速变化环境下的优越性。
🎯 应用场景
Fints可应用于各种需要个性化LLM输出的场景，例如个性化推荐系统、定制化对话机器人、以及根据用户偏好生成特定风格文本的应用。该方法能够提升用户体验，并为LLM在实际应用中提供更强的适应性和灵活性。未来，Fints可以进一步扩展到更多模态的数据，例如图像和音频，以实现更全面的个性化。
📄 摘要（原文）
The rapid evolution of large language models (LLMs) has intensified the demand for effective personalization techniques that can adapt model behavior to individual user preferences. Despite the non-parametric methods utilizing the in-context learning ability of LLMs, recent parametric adaptation methods, including personalized parameter-efficient fine-tuning and reward modeling emerge. However, these methods face limitations in handling dynamic user patterns and high data sparsity scenarios, due to low adaptability and data efficiency. To address these challenges, we propose a fine-grained and instance-tailored steering framework that dynamically generates sample-level interference vectors from user data and injects them into the model's forward pass for personalized adaptation. Our approach introduces two key technical innovations: a fine-grained steering component that captures nuanced signals by hooking activations from attention and MLP layers, and an input-aware aggregation module that synthesizes these signals into contextually relevant enhancements. The method demonstrates high flexibility and data efficiency, excelling in fast-changing distribution and high data sparsity scenarios. In addition, the proposed method is orthogonal to existing methods and operates as a plug-in component compatible with different personalization techniques. Extensive experiments across diverse scenarios--including short-to-long text generation, and web function calling--validate the effectiveness and compatibility of our approach. Results show that our method significantly enhances personalization performance in fast-shifting environments while maintaining robustness across varying interaction modes and context lengths. Implementation is available at https://github.com/KounianhuaDu/Fints.