RLPF: Reinforcement Learning from Prediction Feedback for User Summarization with LLMs

📄 arXiv: 2409.04421v2 📥 PDF

作者: Jiaxing Wu, Lin Ning, Luyang Liu, Harrison Lee, Neo Wu, Chao Wang, Sushant Prakash, Shawn O'Banion, Bradley Green, Jun Xie

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-06 (更新: 2025-01-17)

备注: AAAI 2025

💡 一句话要点

提出RLPF，利用预测反馈强化学习微调LLM，提升用户摘要在下游任务中的性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 大型语言模型 用户摘要 个性化推荐 预测反馈

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理长用户历史数据时，生成的摘要可能缺乏下游任务所需的上下文信息。
  2. RLPF通过强化学习，利用下游任务的预测反馈来优化LLM生成的摘要，使其更具实用性。
  3. 实验表明，RLPF在下游任务性能和摘要质量上均优于基线方法，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于预测反馈的强化学习方法（RLPF），用于微调大型语言模型（LLMs），使其能够生成简洁、易于理解的用户摘要，并针对下游任务的性能进行优化。现有预训练LLM生成的摘要虽然简洁，但可能缺乏下游任务所需的必要上下文，从而限制了其在个性化系统中的效用。RLPF通过最大化生成摘要的效用，有效地提炼了大量的用户历史数据，同时保留了下游任务所需的关键信息。实验结果表明，RLPF在外部下游任务效用和内部摘要质量方面均取得了显著提升，在下游任务性能上超越基线方法高达22%，并在事实性、抽象性和可读性方面取得了高达84.59%的胜率。RLPF还在上下文长度减少74%的情况下，提高了19个未见任务和/或数据集中16个的性能，展示了其泛化能力。该方法为增强LLM个性化提供了一个有希望的解决方案，有效地将冗长、嘈杂的用户历史转化为信息丰富且人类可读的表示。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在用户个性化系统中，如何从冗长且噪声大的用户历史数据中生成高质量摘要的问题。现有预训练LLM虽然可以生成简洁的摘要，但往往缺乏下游任务所需的上下文信息，导致在个性化推荐等任务中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，通过下游任务的预测反馈来指导LLM生成摘要。具体来说，将LLM生成摘要的过程视为一个智能体，下游任务的性能作为奖励信号，通过强化学习算法优化LLM的参数，使其生成的摘要能够最大化下游任务的性能。

技术框架：RLPF的整体框架包括以下几个主要模块：1) LLM摘要生成器：负责根据用户历史数据生成摘要；2) 下游任务预测器：负责根据生成的摘要预测用户行为；3) 奖励函数：根据下游任务预测器的性能计算奖励信号；4) 强化学习优化器：根据奖励信号优化LLM摘要生成器的参数。整个流程是一个迭代过程，LLM生成摘要，下游任务预测，计算奖励，优化LLM，直到LLM生成的摘要能够最大化下游任务的性能。

关键创新：RLPF的关键创新在于将强化学习引入到LLM摘要生成过程中，利用下游任务的预测反馈来指导摘要生成。与传统的摘要生成方法相比，RLPF能够更好地适应下游任务的需求，生成更具实用性的摘要。此外，RLPF还能够有效地提炼大量的用户历史数据，保留下游任务所需的关键信息。

关键设计：RLPF的具体实现细节包括：1) 使用预训练的LLM作为摘要生成器的初始化参数；2) 使用策略梯度算法（如REINFORCE或PPO）优化LLM的参数；3) 设计合适的奖励函数，例如，可以使用下游任务的准确率或召回率作为奖励信号；4) 可以使用不同的下游任务预测器，例如，可以使用简单的线性模型或复杂的神经网络模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RLPF在下游任务性能上超越基线方法高达22%，并在事实性、抽象性和可读性方面取得了高达84.59%的胜率。更重要的是，RLPF在上下文长度减少74%的情况下，提高了19个未见任务和/或数据集中16个的性能，充分展示了其良好的泛化能力和在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

RLPF可应用于各种LLM驱动的个性化系统中，例如个性化推荐、用户画像构建、智能客服等。通过将冗长、嘈杂的用户历史转化为信息丰富且人类可读的摘要，RLPF能够显著提升这些系统的性能和用户体验。未来，该方法有望扩展到其他领域，例如医疗诊断、金融风控等，为各行业提供更智能、更高效的解决方案。

📄 摘要（原文）

LLM-powered personalization agent systems employ Large Language Models (LLMs) to predict users' behavior from their past activities. However, their effectiveness often hinges on the ability to effectively leverage extensive, long user historical data due to its inherent noise and length of such data. Existing pretrained LLMs may generate summaries that are concise but lack the necessary context for downstream tasks, hindering their utility in personalization systems. To address these challenges, we introduce Reinforcement Learning from Prediction Feedback (RLPF). RLPF fine-tunes LLMs to generate concise, human-readable user summaries that are optimized for downstream task performance. By maximizing the usefulness of the generated summaries, RLPF effectively distills extensive user history data while preserving essential information for downstream tasks. Our empirical evaluation demonstrates significant improvements in both extrinsic downstream task utility and intrinsic summary quality, surpassing baseline methods by up to 22% on downstream task performance and achieving an up to 84.59% win rate on Factuality, Abstractiveness, and Readability. RLPF also achieves a remarkable 74% reduction in context length while improving performance on 16 out of 19 unseen tasks and/or datasets, showcasing its generalizability. This approach offers a promising solution for enhancing LLM personalization by effectively transforming long, noisy user histories into informative and human-readable representations.