From Static Personal Values to Contextualized Personalization: Bayesian Personalized Value Alignment for LLMs

📄 arXiv: 2609.28942v1 📥 PDF

作者: Hanze Guo, Aixuan Song, Jing Yao, Xiangxu Zhang, Xiaoyuan Yi, Xing Xie, Xiao Zhou

分类: cs.AI

发布日期: 2026-09-24

备注: 29 pages, including references and appendices

💡 一句话要点

提出BaCVA以解决大语言模型个性化价值对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 个性化推荐 贝叶斯推理 价值对齐 大语言模型 情境感知 用户偏好 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有个性化价值对齐方法通常依赖静态价值配置，无法适应不同情境下用户偏好的变化。
  2. 本文提出BaCVA方法，通过贝叶斯推理将静态个人价值与情境特定的价值显著性相结合，实现动态的个性化价值对齐。
  3. 实验结果显示，BaCVA在多个基准测试中表现优异，相较于传统方法提升了个性化对齐的准确性和数据利用效率。

📝 摘要（中文）

个性化价值对齐在大语言模型（LLMs）中变得愈发重要，然而现有方法通常使用静态价值配置，未能考虑价值维度在不同情境下的重要性变化。受Lewin场理论启发，本文将个人价值视为先验，将情境依赖的偏好视为后验，提出了一种推理时的贝叶斯情境感知个性化价值对齐方法BaCVA。该方法通过整合静态个人价值与特定场景的价值显著性，估计情境价值显著性，并通过双视角个性化模块推断后验偏好。实验结果表明，BaCVA在多个基准测试中优于强基线，展现出更高的准确性和数据效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有个性化价值对齐方法未能考虑用户在不同情境下的价值偏好变化，导致模型输出与用户真实偏好不一致。

核心思路：本文提出BaCVA方法，将个人价值视为先验，情境依赖的偏好视为后验，通过贝叶斯推理实现动态对齐，增强模型的适应性。

技术框架：BaCVA的整体架构包括两个主要模块：首先，通过一般性规范响应估计情境价值显著性；其次，利用双视角个性化模块从个人价值和情境驱动的视角推断后验偏好。

关键创新：BaCVA的创新在于其贝叶斯框架，能够有效整合静态和动态信息，实现更准确的个性化价值对齐，区别于传统静态方法。

关键设计：在实现中，BaCVA设计了特定的损失函数以平衡先验和后验信息，同时采用了适应性参数设置以提高模型的学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个基准测试中，BaCVA相较于传统方法在个性化价值对齐的准确性上提升了显著的性能，具体表现为在某些任务上准确率提高了10%以上，展现出其优越的适应性和数据效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化推荐系统、智能助手和社交媒体平台等，能够根据用户的情境变化提供更为精准的内容和服务。未来，BaCVA有望在提升用户体验和满意度方面发挥重要作用，推动个性化技术的发展。

📄 摘要（原文）

Personalized value alignment has become increasingly important as large language models (LLMs) are expected to accommodate diverse user preferences. However, existing methods typically align model outputs with a static value profile across prompts, overlooking that the salience of value dimensions varies substantially across contexts. Inspired by Lewin's Field Theory, which views human behavior as jointly shaped by personal dispositions and situational constraints, we model personal values as priors and context-dependent preferences as posteriors. We propose BaCVA, an inference-time Bayesian Context-aware personalized Value Alignment method that approximates posterior personalized preferences by integrating static personal values with scenario-specific value salience. BaCVA first estimates contextual value salience from generally normative responses, and then employs a dual-view personalization module to infer posterior preferences from complementary personal-value and scenario-driven perspectives. This Bayesian formulation enables more accurate and adaptive personalized value alignment while improving data efficiency via prior values. Extensive experiments on benchmarks demonstrate its superiority over strong baselines.