EpiPersona: Persona Projection and Episode Coupling for Pluralistic Preference Modeling
作者: Yujie Zhang, Weikang Yuan, Zhuoren Jiang, Pengwei Yan
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-30
💡 一句话要点
EpiPersona：通过人物角色投影和情景耦合建模多元偏好
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多元偏好建模 人物角色投影 情景耦合 大型语言模型 个性化推荐
📋 核心要点
- 现有方法混合个人特质与情景因素，导致LLM在不同情景下的偏好泛化能力受限。
- EpiPersona通过人物角色投影分离个人特质与情景信号，并进行情景耦合以预测偏好。
- 实验表明，EpiPersona在情景转移和稀疏数据场景下均优于现有基线方法。
📝 摘要（中文）
为了使大型语言模型(LLMs)适应个体和少数群体的多样化偏好，多元对齐至关重要。然而，现有方法通常将稳定的个人特质与情景特定因素混合，限制了它们在不同情景中的泛化能力。为了解决这一挑战，我们提出了EpiPersona，一个显式人物角色-情景耦合框架。EpiPersona首先将嘈杂的偏好反馈投影到低维人物角色空间，其中相似的人物角色被聚合为共享的离散代码。这个过程在不依赖预定义的偏好维度的情况下，将持久的个人特征与情境信号分离。然后，将推断的人物角色表示与当前情景耦合，从而实现情景感知的偏好预测。大量实验表明，EpiPersona始终优于基线方法。它在困难的情景转移场景中取得了显著的性能提升，同时在稀疏偏好数据下仍然有效。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在对LLM进行偏好对齐时，难以区分用户长期稳定的个人偏好（Persona）和特定情景下的临时偏好。简单地将两者混合会导致模型在新的情景下无法准确预测用户偏好，尤其是在情景发生较大变化时，性能会显著下降。此外，用户偏好数据通常是稀疏的，这进一步加剧了模型的泛化问题。
核心思路：EpiPersona的核心思想是将用户的偏好分解为两个部分：一个是稳定的、与用户身份相关的人物角色（Persona），另一个是与当前情景相关的因素。通过显式地建模这两个部分，并将其耦合在一起，EpiPersona能够更好地理解用户的偏好，并提高在不同情景下的泛化能力。这种解耦的思想使得模型能够学习到更具鲁棒性的用户表示。
技术框架：EpiPersona框架主要包含两个阶段：人物角色投影阶段和情景耦合阶段。在人物角色投影阶段，模型首先将用户的偏好反馈投影到一个低维的Persona空间。然后，通过聚类算法将相似的Persona聚合为离散的Persona代码。在情景耦合阶段，模型将Persona代码与当前情景信息结合起来，预测用户在当前情景下的偏好。整体流程可以概括为：偏好反馈 -> Persona投影 -> Persona编码 -> 情景耦合 -> 偏好预测。
关键创新：EpiPersona的关键创新在于显式地建模了人物角色和情景之间的关系，并将它们解耦开来。这种解耦使得模型能够学习到更具泛化能力的用户表示，并更好地适应不同的情景。此外，EpiPersona使用低维的Persona空间和离散的Persona代码，有效地降低了模型的复杂度，并提高了模型的训练效率。与现有方法相比，EpiPersona不需要预定义偏好维度，而是通过数据驱动的方式学习Persona表示。
关键设计：在人物角色投影阶段，可以使用自编码器或变分自编码器将偏好反馈投影到低维Persona空间。Persona代码可以通过K-means等聚类算法生成。情景耦合阶段可以使用Transformer等模型将Persona代码和情景信息结合起来。损失函数可以包括偏好预测的交叉熵损失和Persona代码的正则化损失。具体的参数设置需要根据数据集和任务进行调整。例如，Persona空间的维度、Persona代码的数量、Transformer的层数等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EpiPersona在多个数据集上进行了实验，结果表明其性能始终优于基线方法。尤其是在困难的情景转移场景中，EpiPersona取得了显著的性能提升。此外，EpiPersona在稀疏偏好数据下仍然表现良好，证明了其具有较强的鲁棒性和泛化能力。具体性能提升数据需要在论文中查找。
🎯 应用场景
EpiPersona可应用于个性化推荐系统、对话系统和内容生成等领域。通过理解用户的长期偏好和情景需求，EpiPersona能够提供更精准、更符合用户需求的推荐结果、对话回复和生成内容。该研究有助于提升人机交互的自然性和用户满意度，并为构建更智能、更个性化的AI系统奠定基础。
📄 摘要（原文）
Pluralistic alignment is essential for adapting large language models (LLMs) to the diverse preferences of individuals and minority groups. However, existing approaches often mix stable personal traits with episode-specific factors, limiting their ability to generalize across episodes. To address this challenge, we introduce EpiPersona, a framework for explicit persona-episode coupling. EpiPersona first projects noisy preference feedback into a low-dimensional persona space, where similar personas are aggregated into shared discrete codes. This process separates enduring personal characteristics from situational signals without relying on predefined preference dimensions. The inferred persona representation is then coupled with the current episode, enabling episode-aware preference prediction. Extensive experiments show that EpiPersona consistently outperforms the baselines. It achieves notable performance gains in hard episodic-shift scenarios, while remaining effective with sparse preference data.