LLMs + Persona-Plug = Personalized LLMs
作者: Jiongnan Liu, Yutao Zhu, Shuting Wang, Xiaochi Wei, Erxue Min, Yu Lu, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Zhicheng Dou
分类: cs.CL
发布日期: 2024-09-18
💡 一句话要点
提出个性化LLM模型以解决用户偏好多样性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 个性化语言模型 用户嵌入 自然语言处理 机器学习 深度学习
📋 核心要点
- 现有个性化方法如微调每个用户的LLM成本高，检索策略又无法有效捕捉用户整体风格。
- 本文提出的个性化LLM模型通过轻量级用户嵌入模块构建用户特定嵌入，增强模型对用户偏好的理解。
- 在LaMP基准上的实验结果显示，所提模型在多个任务上显著优于现有个性化LLM方法，提升效果明显。
📝 摘要（中文）
个性化在众多语言任务和应用中扮演着关键角色，因为具有相同需求的用户可能基于个人兴趣偏好不同的输出。这促使了多种个性化方法的发展，旨在调整大型语言模型（LLMs）以生成符合用户偏好的定制输出。现有方法中，一些通过为每个用户微调独特的个性化LLM，但这种方式成本过高，难以广泛应用。另一些方法则通过检索用户相关历史文本以插拔的方式引入个性化信息，但这种检索策略可能打断用户历史的连续性，无法捕捉用户的整体风格和模式，从而导致次优性能。为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的个性化LLM模型 extit{ours}，通过轻量级的用户嵌入模块为每个用户构建用户特定的嵌入。将该嵌入附加到任务输入中，LLMs能够更好地理解和捕捉用户习惯和偏好，从而生成更个性化的输出，而无需调整自身参数。在语言模型个性化基准（LaMP）上的广泛实验表明，所提模型显著优于现有个性化LLM方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决个性化LLM在用户偏好多样性方面的不足，现有方法如微调和检索策略存在成本高和连续性差的问题。
核心思路：提出通过轻量级的用户嵌入模块为每个用户构建特定的用户嵌入，附加到任务输入中，以增强模型对用户习惯和偏好的理解。
技术框架：整体架构包括用户嵌入模块和LLM，用户嵌入模块负责处理用户的历史上下文，生成用户特定的嵌入，随后与任务输入结合，输入到LLM中进行处理。
关键创新：最重要的创新点在于通过轻量级的用户嵌入模块实现个性化，而无需对LLM本身进行参数调整，这与传统的微调方法本质上不同。
关键设计：关键设计包括用户嵌入模块的结构、损失函数的选择，以及如何有效整合用户历史上下文以生成高质量的用户嵌入。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提个性化LLM模型在多个任务上显著优于现有方法，具体性能提升幅度达到XX%，在基准测试中表现出色，验证了模型的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括个性化聊天机器人、推荐系统和智能助手等。通过更好地理解用户偏好，能够提供更加定制化的服务，提升用户体验。未来，该模型有望在更广泛的自然语言处理任务中应用，推动个性化技术的发展。
📄 摘要（原文）
Personalization plays a critical role in numerous language tasks and applications, since users with the same requirements may prefer diverse outputs based on their individual interests. This has led to the development of various personalized approaches aimed at adapting large language models (LLMs) to generate customized outputs aligned with user preferences. Some of them involve fine-tuning a unique personalized LLM for each user, which is too expensive for widespread application. Alternative approaches introduce personalization information in a plug-and-play manner by retrieving the user's relevant historical texts as demonstrations. However, this retrieval-based strategy may break the continuity of the user history and fail to capture the user's overall styles and patterns, hence leading to sub-optimal performance. To address these challenges, we propose a novel personalized LLM model, \ours{}. It constructs a user-specific embedding for each individual by modeling all her historical contexts through a lightweight plug-in user embedder module. By attaching this embedding to the task input, LLMs can better understand and capture user habits and preferences, thereby producing more personalized outputs without tuning their own parameters. Extensive experiments on various tasks in the language model personalization (LaMP) benchmark demonstrate that the proposed model significantly outperforms existing personalized LLM approaches.